Combinação ótima de métodos de previsão segundo o critério Payoff-Jolliffe fatorial: uma abordagem multivariada para a estimação de demanda de gás natural - MELLO, Luiz Gustavo de (2021)
Este trabalho apresenta um método de otimização multiobjetivo não-linear para definir pesos ótimos para a combinação de métodos de previsões de séries temporais usadas para a estimação de demanda anual de gás natural. A abordagem de alocação de pesos emprega um arranjo de experimentos de misturas para modelar a relação entre diversas métricas de desempenho de previsão e os pesos atribuídos aos resíduos de previsão dos métodos de séries temporais individuais escolhidos para formar a combinação. Nesta pesquisa, foram considerados os métodos de Alisamento Exponencial Duplo (DES) e os de Holt-Winters aditivo (WA) e multiplicativo (WM). As diversas métricas de desempenho relacionadas à localização, à dispersão e à diversidade foram modeladas por polinômios canônicos de misturas e, posteriormente, otimizadas individualmente, formando uma matriz Payoff das soluções individuais. Estas foram, então, agrupadas de acordo com a mínima distância entre os pontos de ótimo e os critérios de Jolliffe, definidos segundo uma análise de componentes principais (PCA) e aplicados a cada grupo identificado para uma primeira seleção das métricas nãoredundantes (Critérios Payoff-Jolliffe). Às métricas remanescentes aplicou-se uma análise fatorial (FA) com extração por componentes principais e rotação varimax, armazenando-se os escores rotacionados dos fatores obtidos. Após a modelagem desses escores pela mesma classe de polinômio canônicos de misturas, aplicou-se o método de otimização NBI (Normal Boundary Intersection), modificado pela adição de uma classe de restrições elípticas auxiliares. Para se verificar a razoabilidade da tratativa, confrontou-se o conjunto de resultados obtidos com aqueles proporcionados pelos melhores métodos individuais de previsão, por métodos de combinação tradicionais, pelo método FA-NBI e suas variantes obtidas segundo a aplicação das 3 regras de Jolliffe. Comparando-se, também, os resultados da aplicação de todos os métodos a um conjunto de teste não utilizado nas etapas de modelagem e de otimização (out-of-sample), constatou-se uma destacada eficiência do método proposto nesta tese em relação aos demais. Embora os resultados obtidos circunscrevam-se apenas à série estudada, sua adequabilidade pressupõe que quaisquer outros tipos de séries temporais ou combinações de métodos poderiam experimentar melhorias significativas similares quanto à assertividade das previsões geradas.