THE USE OF DECISION TREES, NEURAL NETWORKS AND KNN SYSTEMS TO AUTOMATICALLY IDENTIFY BOX &JENKINS NON-SEASONAL AND SEASONAL STRUCTURES / UMA APLICAÇÃO DE ÁRVORES DE DECISÃO, REDES NEURAIS E KNN PARA A IDENTIFICAÇÃO DE MODELOS ARMA NÃO-SAZONAIS E SAZONAIS

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2005

RESUMO

A metodologia Box &Jenkins tem sido mais utilizada para fazer previsões do que outros métodos até então. Alguns analistas têm relutado, entretanto, em usar esta metodologia, em parte porque a identificação da estrutura adequada é uma tarefa complexa. O reconhecimento tanto dos padrões de comportamento das funções de autocorrelação quanto da autocorrelação parcial (teórica/estimada) dependem da série temporal através da qual é possível extraí-las. Uma vez obtidos os resultados, pode-se inferir qual o tipo de estrutura Box &Jenkins adequada para a série. A proposta do trabalho é desenvolver três novas metodologias de identificação automática das estruturas Box &Jenkins ARMA simples e/ou sazonais, identificar os filtros sazonal e linear da série de uma forma menos complexa. A primeira metodologia utiliza árvores de decisão, a segunda, redes neurais e a terceira, K-Nearest Neighbor (KNN). A estas metodologias serão utilizadas as estruturas Box &Jenkins sazonais de períodos 3, 4, 6 e 12 e não sazonais. Os resultados são aplicados a séries simuladas, bem como a séries reais. Como comparação, utilizou-se o método automático de identificação proposto no software FPW-XE.

ASSUNTO(S)

redes neurais series temporais modelos box e jenkins time series arvore de decisao neural networks box e jenkins models decision tree

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