[pt] MODELOS VETORIAIS AUTO-REGRESSIVOS COM TRANSIÇÃO SUAVE ESTRUTURADOS POR ÁRVORES - STVAR - TREE

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: ALEXANDRE JOSE DOS SANTOS
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] ARVORE DE REGRESSAO; [pt] PRECO SPOT DE ENERGIA ELETRICA; [pt] MODELOS NAO-LINEARES; [en] REGRESSION TREE; [en] SPOT PRICE OF ELECTRIC ENERGY; [en] NONLINEAR MODELS
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=15888&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=15888&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.15888

[pt] Esta dissertação tem como objetivo principal introduzir uma formulação de modelo não-linear multivariado, a qual combina o modelo STVAR (Smooth Transition Vector Autoregressive) com a metodologia CART (Classification and Regression Tree) a fim de utilizá-lo para geração de cenários e de previsões. O modelo resultante é um Modelo Vetorial Auto-Regressivo com Transição Suave Estruturado por Árvores, denominado STVAR-Tree e tem como base o conceito de múltiplos regimes, definidos por árvore binária. A especificação do modelo é feita através do teste LM. Desta forma, o crescimento da árvore é condicionado à existência de não-linearidade nas séries, que aponta a divisão do nó e a variável de transição correspondente. Em cada divisão, são estimados os parâmetros lineares, por Mínimos Quadrados Multivariados, e os parâmetros não-lineares, por Mínimos Quadrados Não-Lineares. Como forma de avaliação do modelo STVARTree, foram realizados diversos experimentos de Monte Carlo com o objetivo de constatar a funcionalidade tanto do teste LM quanto da estimação do modelo. Bons resultados foram obtidos para amostras médias e grandes. Além dos experimentos, o modelo STVAR-Tree foi aplicado às séries brasileiras de Vazão de Rios e Preço Spot de energia elétrica. No primeiro estudo, o modelo foi comparado estatisticamente com o Periodic Autoregressive (PAR) e apresentou um desempenho muito superior ao concorrente. No segundo caso, a comparação foi com a modelagem Neuro-Fuzzy e ganhou em uma das quatro séries. Somando os resultados dos experimentos e das duas aplicações conclui-se que o modelo STVAR-Tree pode ser utilizado na solução de problemas reais, apresentando bom desempenho.