Previsão de séries temporais financeiras por meio de redes neurais dinâmicas e processos de transformação de dados: uma abordagem empírico-comparativa

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Modelos de volatilidade estocástica em séries financeiras: uma aplicação para o IBOVESPA

Neste artigo apresentamos uma análise Bayesiana para o modelo de volatilidade estocástica (SV) e uma forma generalizada deste, cujo objetivo é estimar a volatilidade de séries temporais financeiras. Considerando alguns casos especiais dos modelos SV usamos algoritmos de Monte Carlo em Cadeias de Markov e o software WinBugs para obter sumários a posteriori para as diferentes formas de modelos SV. Introduzimos algumas técnicas Bayesianas de discriminação para a escolha do melhor modelo a ser usado para estimar as volatilidades e fazer previsões de séries financeiras. Um exemplo empírico de aplicação da metodologia é introduzido com a série financeira do IBOVESPA.

Extração e Representação de Conhecimento de Séries Temporais de Demanda de Energia Elétrica Usando TSKR

The opening of the Brazilian market of electricity and competitiveness between companies in the energy sector make the search for useful information and tools that will assist in decision making activities, increase by the concessionaires. An important source of knowledge for these utilities is the time series of energy demand. The identification of behavior patterns and description of events become important for the planning execution, seeking improvements in service quality and financial benefits. This dissertation presents a methodology based on mining and representation tools of time series, in order to extract knowledge that relate series of electricity demand in various substations connected of a electric utility. The method exploits the relationship of duration, coincidence and partial order of events in multi-dimensionals time series. To represent the knowledge is used the language proposed by Mörchen (2005) called Time Series Knowledge Representation (TSKR). We conducted a case study using time series of energy demand of 8 substations interconnected by a ring system, which feeds the metropolitan area of Goiânia-GO, provided by CELG (Companhia Energética de Goiás), responsible for the service of power distribution in the state of Goiás (Brazil). Using the proposed methodology were extracted three levels of knowledge that describe the behavior of the system studied, representing clearly the system dynamics, becoming a tool to assist planning activities

Análise bayesiana do modelo fatorial dinâmico para um vetor de séries temporais utilizando a distribuição t multivariada

The multivariate t models are symmetric and with heavier tail than the normal distribution, important feature in financial data. In this theses is presented the Bayesian estimation of a dynamic factor model, where the factors follow a multivariate autoregressive model, using multivariate t distribution. Since the multivariate t distribution is complex, it was represented in this work as a mix between a multivariate normal distribution and a square root of a chi-square distribution. This method allowed to define the posteriors. The inference on the parameters was made taking a sample of the posterior distribution, through the Gibbs Sampler. The convergence was verified through graphical analysis and the convergence tests Geweke (1992) and Raftery & Lewis (1992a). The method was applied in simulated data and in the indexes of the major stock exchanges in the world.

Análise da evolução de software com séries temporais

Trabalho apresentado no âmbito do Mestrado em Engenharia Informática, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática

Detecção de periodicidades em séries temporais: o Periodograma

Neste texto, depois de uma breve introdução à análise de Fourier, com especial incidência na apresentação de Fourier de sucessões periódicas, definimos o periodograma e deduzimos algumas das suas propriedades estatísticas. Mostramos como este pode ser utilizado para a detecção de periodicidades numa série temporal, e damos alguns testes nas ordenadas do periodograma. Por fim, aplicamos a teoria desenvolvida a um conjunto de observações referentes à temperatura da água do mar.

Detecção de correlação e causalidade em séries temporais não categóricas

Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática

A metodologia Bootstrap associada ao método de Holt-Winters na previsão de séries temporais

Os métodos de alisamento exponencial são muito utilizados na modelação e previsão de séries temporais, devido à sua versatilidade e opção de modelos que integram. Na estatística computacional, a metodologia Bootstrap é muito aplicada em inferência estatística no âmbito de séries temporais. Este estudo teve como principal objectivo analisar o desempenho do método de Holt-Winters associado à metodologia Bootstrap, como um processo alternativo na modelação e previsão de séries temporais.

Exploração de séries temporais em processos de previsão de vendas

Dissertação de mestrado em Engenharia de Sistemas

Análise de séries temporais da mortalidade por doenças isquêmicas do coração e cerebrovasculares, nas cinco regiões do Brasil, no período de 1981 a 2001

OBJETIVO: Analisar as tendências do risco de morte por doenças isquêmicas do coração e cerebrovasculares, nas regiões Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul do Brasil, no período de 1981 a 2001. MÉTODOS: Dados de mortalidade por doenças isquêmicas do coração e cerebrovasculares nas cinco regiões brasileiras foram obtidos através do Ministério da Saúde. A fonte de dados foi o Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Departamento de Análise da Informação de Saúde - Secretaria de Vigilância em Saúde do Ministério da Saúde. A população das regiões e estados teve por fonte o IBGE, censos 1991 e 2000, contagem populacional de 1996 e estimativas populacionais, disponibilizado pelo Datasus. Os dados do SIM foram relativos às seguintes causas de morte: doença cerebrovascular (Código Internacional de Doenças CID-9 430-438, CID-10 I60-I69) e a doença isquêmica do coração (CID-9 410-414, CID-10 I21-I25). O estudo estatístico utilizou-se para as análises inferenciais de modelos lineares generalizados ajustados. RESULTADOS: A tendência da mortalidade por doença cerebrovascular mostrou declínio nas regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste em todas as faixas etárias e sexo. Também a mortalidade por doença isquêmica do coração declinou nas regiões Sudeste e Sul, com estabilização do risco na região Centro-Oeste e aumento na região Nordeste. CONCLUSÃO: O risco de morte para as doenças circulatórias, cerebrovasculares e isquêmicas do coração diminuiu no Sul e no Sudeste, regiões mais desenvolvidas do país, e aumentou nas menos desenvolvidas, principalmente no Nordeste.

Séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation e algoritmo SAM aplicados ao mapeamento de cana‑de‑açúcar

O objetivo deste trabalho foi avaliar o mapeamento de área de cana‑de‑açúcar por meio de série temporal, de seis anos de dados do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), oriundos do sensor Vegetation, a bordo do satélite "système pour l'observation de la Terre" (SPOT). Três classes de cobertura do solo (cana‑de‑açúcar, pasto e floresta), do Estado de São Paulo, foram selecionadas como assinaturas espectro‑temporais de referência, que serviram como membros extremos ("endmembers") para classificação com o algoritmo "spectral angle mapper" (SAM). A partir desta classificação, o mapeamento da área de cana‑de‑açúcar foi realizado com uso de limiares na imagem-regra do SAM, gerados a partir dos valores dos espectros de referência. Os resultados mostram que o algoritmo SAM pode ser aplicado a séries de dados multitemporais de resolução moderada, o que permite eficiente mapeamento de alvo agrícola em escala mesorregional. Dados oficiais de áreas de cana‑de‑açúcar, para as microrregiões paulistas, apresentam boa correlação (r² = 0,8) com os dados obtidos pelo método avaliado. A aplicação do algoritmo SAM mostrou ser útil em análises temporais. As séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation podem ser utilizadas para mapeamento da área de cana‑de‑açúcar em baixa resolução.

Tratamento de ruídos e caracterização de fisionomias do Cerrado utilizando séries temporais do sensor MODIS

O Cerrado é formado por um mosaico de fisionomias campestres, savânicas e florestais que possuem um típico ciclo fenológico. Nesse contexto, os dados do MODIS fornecem medidas diárias que permitem monitorar a sazonal fenologia da vegetação. O objetivo deste trabalho foi caracterizar formações savânicas, formações florestais e áreas de cerrado convertido pela ação antrópica, utilizando séries temporais de NDVI e EVI do sensor MODIS, após a suavização de ruídos. A metodologia adotada pode ser subdividida nos seguintes passos: (a) confecção do cubo temporal com NDVI e EVI, onde o perfil em z corresponde à assinatura temporal, (b) tratamento do ruído e (c) detecção das assinaturas temporais. A Transformação pela Fração Mínima de Ruído (MNF) foi aplicada para suavizar ruídos contidos nas séries temporais. Os resultados indicaram que os valores de NDVI foram maiores que os valores de EVI e existiu relação com as estações do ano. As formações florestais foram as que apresentaram maiores valores de NDVI e EVI, possuindo ainda as menores variações entre as estações. As áreas convertidas apresentaram os menores valores dos dois índices, tendo grande queda em seus valores no início da estação seca, provavelmente por se tratar do período de colheita. O estudo concluiu que as séries temporais NDVI e EVI são úteis na diferenciação dos tipos de vegetação.

Adaptação dinâmica do timeout de detectores de defeitos através do uso de séries temporais

Uma aplicação distribuída freqüentemente tem que ser especificada e implementada para executar sobre uma rede de longa distância (wide-área network-WAN), tipicamente a Internet. Neste ambiente, tais aplicações são sujeitas a defeitos do tipo colapso(falha geral num dado nó), teporização (flutuações na latência de comunicação) e omissão (perdas de mensagens). Para evitar que este defeitos gerem comseqüências indesejáveis e irreparáveis na aplicação, explora-se técnicas para tolerá-los. A abstração de detectores de defeitos não confiáveis auxilia a especificação e trato de algoritmos distribuídos utilizados em sistemas tolerantes a falhas, pois permite uma modelagem baseada na noção de estado (suspeito ou não suspeito) dos componentes (objetos, processo ou processadores) da aplicação. Para garantir terminação, os algoritmos de detecção de defeitos costumam utilizar a noção de limites de tempo de espera (timeout). Adicionalmente, para minimizar seu erro (falasas suspeitas) e não comprometer seu desempenho (tempo para detecção de um defeito), alguns detectores de defeitos ajustam dinamicamente o timeout com base em previsões do atraso de comunicação. Esta tese explora o ajuste dinâmico do timeout realizado de acordo com métodos de previsão baseados na teoria de séries temporais. Tais métodos supõem uma amostragem periódica e fornececm estimativas relativamente confiáveis do comportamento futuro da variável aleatória. Neste trabalho é especificado uma interface para transformar uma amostragem aperiódica do atraso de ida e volta de uma mensagem (rtt) numa amostragem periódica, é analisado comportamento de séries reais do rtt e a precisão dee sete preditores distintos (três baseados em séries temporais e quatrro não), e é avaliado a influência destes preditores na qualidade de serviço de um detector de defeitos do estilopull. Uma arquitetura orientada a objetos que possibilita a escolha/troca de algoritmos de previsão e de margem de segurança é também proposta. Como resultado, esta tese mostra: (i) que embora a amostragem do rtt seja aperiódica, pode-se modelá-la como sendo uma série temporal (uma amostragem periódica) aplciando uma interface de transformação; (ii) que a série temporal rtt é não estacionária na maioria dos casos de teste, contradizendo a maioria das hipóteses comumente consideradas em detectores de defeitos; (iii) que dentre sete modelos de predição, o modelo ARIMA (autoregressive integrated moving-average model) é o que oferece a melhor precisão na predição de atrasos de comunicação, em termos do erro quadrático médio: (iv) que o impacto de preditores baseados em séries temporais na qualidade de serviço do detector de defeitos não significativo em relação a modelos bem mais simples, mas varia dependendo da margem de segurança adotada; e (v) que um serviço de detecção de defeitos pode possibilitar a fácil escolha de algoritmos de previsão e de margens de segurança, pois o preditor pode ser modelado como sendo um módulo dissociado do detector.

Prevendo inflação usando séries temporais e combinações de previsões

O propósito deste estudo é analisar a capacidade dos modelos econométricos ARMA, ADL, VAR e VECM de prever inflação, a fim de verificar qual modelagem é capaz de realizar as melhores previsões num período de até 12 meses, além de estudar os efeitos da combinação de previsões. Dentre as categorias de modelos analisados, o ARMA (univariado) e o ADL (bivariado e multivariado), foram testados com várias combinações de defasagens. Foram realizadas previsões fora-da-amostra utilizando 3 períodos distintos da economia brasileira e os valores foram comparados ao IPCA realizado, a fim de verificar os desvios medidos através do EQM (erro quadrático médio). Combinações das previsões usando média aritmética, um método de média ponderada proposto por Bates e Granger (1969) e média ponderada através de regressão linear múltipla foram realizadas. As previsões também foram combinadas com a previsão do boletim FOCUS do Banco Central. O método de Bates e Granger minimiza a variância do erro da combinação e encontra uma previsão com variância do erro menor ou igual à menor variância dos erros das previsões individuais, se as previsões individuais forem não viesadas. A conclusão é que, com as técnicas de séries temporais utilizadas, alguns modelos individuais fornecem previsões com EQM relativamente baixos. Destacando-se, dentre eles, os modelos VAR e VECM. Porém, com a combinação de previsões os EQM obtidos são menores do que os das previsões individuais usadas para combinação. Na maioria dos casos, a combinação de previsões com o boletim FOCUS também melhorou significativamente os resultados e forneceu previsões com EQM menores do que os das previsões individuais, destacando-se, dentre os métodos de combinações utilizados, a combinação via regressão linear múltipla.

Os acordos setoriais automobilísticos, a produção de automóveis e a renúncia fiscal: um exercício de séries temporais envolvendo raízes unitárias e quebras estruturais

Analisa-se o acordo setorial automobilístico mostrando que o mesmo introduziu uma mudança estrutural no comportamento da produção de automóveis. Considera-se que a evidência estatística pode ser interpretada como argumento em favor da tese de que o tal acordo foi importante para suportar a indústria nacional em uma conjuntura de maior exposição aos mercados externos.