[pt] MODELOS E APLICAÇÕES PARA SÉRIES TEMPORAIS HIERÁRQUICAS: ABORDAGENS DE RECONCILIAÇÃO ÓTIMA E PROPORÇÕES DE PREVISÃO
[pt] Séries Temporais que podem ser organizadas em níveis de acordo com, por exemplo, o tipo de produto, região geográfica, classe de consumo, dentre outros, são chamadas de Séries Temporais Hierárquicas (ou agrupadas, quando possuem mais de uma variável de agregação). Informações referentes à previ...
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| Formato: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2016 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:27241 |
| Acesso em linha: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27241&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27241&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.27241 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | [pt] SERIE TEMPORAL HIERARQUICA [pt] TOP-DOWN BASEADO NAS PROPORCOES DA PREVISAO [pt] RECONCILIACAO OTIMA [pt] PREVISAO HIERARQUICA [en] HIERARCHICAL TIME SERIES [en] HIERARCHICAL FORECASTING |
| Resumo: | [pt] Séries Temporais que podem ser organizadas em níveis de acordo com, por exemplo, o tipo de produto, região geográfica, classe de consumo, dentre outros, são chamadas de Séries Temporais Hierárquicas (ou agrupadas, quando possuem mais de uma variável de agregação). Informações referentes à previsão destas séries são fundamentais para a tomada de decisão seja no nível gerencial ou operacional de todo tipo de negócio. Para atender a essas informações, são utilizadas técnicas de previsão hierárquica, que têm como foco reduzir os custos e melhorar a acurácia da previsão. O objetivo deste trabalho é estudar abordagens para agregar/desagregar previsões feitas para Séries Temporais Hierárquicas ou Agrupadas. Como resultado do trabalho destaca-se a apresentação das abordagens que representam o estado da arte em previsão hierárquica: Reconciliação Ótima (também chamada de Combinação Ótima) e Top-Down baseada na Proporção das Previsões. Ainda referente aos resultados destaca-se a análise das diversas técnicas de previsão hierárquica encontradas na literatura aplicadas a duas séries clássicas do contexto brasileiro: a série agrupada de consumo de energia elétrica agregada por região do país e classe de consumo, e a série hierárquica de demanda de transporte aéreo representada pela variável RPK (Revenue Passenger Kilometers). O desempenho preditivo das abordagens foi avaliado com base na métrica MAPE, e o teste de Diebold-Mariano foi aplicado para verificar se a diferença no desempenho das abordagens novas e tradicionais é significativa. |
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