ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA DE ESTIMAÇÃO DE MODELOS DA CLASSE STAR-TREE / ANALYSIS AND DEVELOPMENT OF A STAR-TREE MODEL ESTIMATION SOFTWARE

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

Na análise de séries temporais, os modelos lineares amplamente difundidos e utilizados, como regressões lineares e modelos auto-regressivos, não são capazes de capturar sua natureza muitas vezes não-linear,oferecendo resultados insatisfatórios. Séries financeiras, por exemplo, apresentam este tipo de comportamento. Ao longo dos últimos anos, houve o surgimento de muitos modelos não lineares para análise de séries temporais, tanto estatísticos como de inteligência computacional, baseados em redes neurais. Esta dissertação se propõe a analisar a performance do modelo STAR-Tree sob diversos cenários de conFiguração, parametrização e metodologias de estimação. Esta classe de modelos subdivide os dados de uma série temporal em regiões distintas que atendem critérios especificados em funções chamadas de pertinências. A cada região é atribuído um modelo linear auto-regressivo. Cada dado estimado pode estar em alguma das regiões com algum grau de pertinência determinado pelas funções fornecidas pelo modelo principal. Fatores como a proximidade das regiões, a suavidade das funções de pertinência e a falta de diversidade nos dados podem dificultar a estimação dos modelos. Para avaliar a qualidade das estimações sob os diversos cenários, foi construído um sistema capaz de gerar séries artificiais, importar séries externas, estimá-las sob a modelagem STAR-Tree, e gerar simulações de Monte Carlo que avaliam a qualidade da estimação de parâmetros e a capacidade de detecção das estruturas de árvore do modelo. Ele foi utilizado como ferramenta para realizar as análises presentes na dissertação, e permitiu que se testassem diferentes conFigurações de métodos e parametrizações com facilidade.

ASSUNTO(S)

engenharia eletrica algoritmos geneticos optimization genetic algorithms electrical enginnering otimizacao

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