Data/hora: 21/06/2024 04:06:45

Biblioteca(s): 	Embrapa Instrumentação.	
Data corrente: 	01/12/2023	
Data da última atualização: 	15/01/2024	
Autoria: 	MIELKE, L. V.; VILLAS BOAS, P. R.	
Afiliação: 	ICMC - USP; PAULINO RIBEIRO VILLAS BOAS, CNPDIA.	
Título: 	Uso de Modelos de Decomposicão em Componentes Não Observáveis para predição de séries temporais não estacionárias de commodities agrícolas.	
Ano de publicação: 	2023	
Fonte/Imprenta: 	In: II WORKSHOP DE MATEMÁTICA, ESTATÍSTICA E COMPUTAÇÃO APLICADAS À INDÚSTRIA - WMECAI, 2023, São Carlos, SP.	
Páginas: 	4 p.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	A predição de séries temporais é frequentemente feita por Modelos Autoregressivos de Médias Móveis (ARMA, Autoregressive Moving Average em inglês) sendo a principal desvantagem desses modelos o requisito de que as séries temporais estudadas sejam estacionárias, o que frequentemente nao ocorre [1]. Para contornar esse problema, geralmente são feitos processos de diferenciacão de dados, que podem ser feitos diretamente no conjunto de dados ao se calcular a diferença do valor da variável no passo t com o valor do passo anterior t − 1 [4], ou configurando os modelos para diferenciar sucessivamente a série analisada até ela se tornar estacionária, como no caso dos Modelos Autorregressivos Integrados de Médias Móveis (ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average, em inglês) e suas variações [3]. Apesar da possibilidade de diferenciação, os resultados dos modelos ARIMA continuam sendo sensíveis a dados perturbados e que não se desenvolvem ao redor de uma média constante [3]. Diante disso, os Modelos de Decomposico em Componentes Não Observáveis (UCM, Unobserved Component Model, em Inglês) surgem como uma alternativa promissora a esses modelos por não assumirem estacionariedade dos dados, além disso, os modelos UCM podem ser compreendidos em componentes de tendência, ciclo e perturbação, o que os torna especialmente úteis para analisar séries que possuem ciclo, como é o caso das culturas agrícolas [1]. Diante disso, o objetivo desse estudo foi comparar o desempenho de Modelos de Decomposição em Componentes Não Observáveis com o desempenho de Modelos Autoregressivos de Médias Móveis para a predição.	
Palavras-Chave: 	Estacionariedade; Modelos Autoregressivos de Médias Móveis.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1159045/1/P-Uso-de-Modelos-de-Decomposicao-em-Componentes-Nao-Observaveis.pdf	
Registro original: 	Embrapa Instrumentação (CNPDIA)	
Exemplares: 	CNPDIA - (18316-1) - UPC - AA - DD - PROCI.23/115 -  - 2023/124 - DIS