Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://rebacc.crcrj.org.br/handle/123456789/2971
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorRenata de Miranda Esquivel-
dc.creatorValter de Senna-
dc.creatorGecynalda Soares da Silva Gomes-
dc.date2013-01-10-
dc.date.accessioned2016-12-14T12:15:47Z-
dc.date.available2016-12-14T12:15:47Z-
dc.identifierhttp://revistaadmmade.estacio.br/index.php/admmade/article/view/512-
dc.identifier.urihttp://rebacc.crcrj.org.br/handle/123456789/2971-
dc.descriptionOs métodos estatísticos para análise de séries temporais encontram-se amplamente desenvolvidos na literatura e vários modelos clássicos preditivos estão disponíveis em softwares estatísticos. Contudo, cada modelo clássico exige suposições relacionadas às características dos dados, e o uso adequado dos modelos exigirá verificações dessas suposições, o que pode demandar esforços na etapa de identificação do padrão de comportamento da série temporal. Como alternativa, pode-se utilizar a técnica conhecida como Análise Espectral Singular. A Análise Espectral Singular realiza uma decomposição da série temporal em poucos componentes independentes. Este método não exige o conhecimento sobre o modelo paramétrico da série temporal e pode ser aplicado em qualquer série com alguma estrutura potencial. O presente artigo objetiva avaliar a capacidade preditiva da SSA comparando-a com alguns modelos clássicos para séries temporais. Com esta finalidade, examinamos duas séries temporais com características distintas: uma série proveniente da área da meteorologia e uma série gerada artificialmente. Observou-se, de uma maneira geral, que a previsão SSA conseguiu representar melhor as variações existentes na série meteorológica e no particular processo ARIMA simulado. A utilização da metodologia da SSA proporcionou resultados tão bons ou superiores aos gerados pelos métodos clássicos considerados neste artigo.-
dc.formatapplication/pdf-
dc.languagept-
dc.rights<p>Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:</p><p>Autores mantêm os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a <a href="http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/" target="_new">Creative Commons Attribution License</a> permitindo o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria do trabalho e publicação inicial nesta revista.</p>-
dc.sourceRevista ADM.MADE; Vol. 16, No 2 (2012); 87-101-
dc.subjectAdministração.-
dc.subjectsingular spectrum analysis; séries temporais; previsão.-
dc.titleAnálise Espectral Singular: Comparação de Previsões em Séries Temporais-
dc.coveragedados quantitativos; séries temporais.-
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