Repositório UNIFEI UNIFEI - Campus 1: Itajubá PPG - Programas de Pós Graduação Dissertações
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Tipo: Dissertação
Título: Metodologia de covariância GINI aplicada a estimação de parâmetros em modelos auto regressivos com caudais longos.
Autor(es): SILVA, Lucas Chilelli da
Abstract: A metodologia Gini foi apresentada há mais de um século pelo estatístico italiano Corrado Gini, durante quase um século, ela foi aplicada para medir a desigualdade na distribuição de renda. Há cerca de 3 décadas, trabalhos dissertando sobre sua utilização em outras áreas e sobre sua capacidade na estimação de parâmetros e na modelagem de séries que apresentam distribuições as quais fogem da normalidade começaram a ser publicados. Com base nestes trabalhos novos métodos começaram a ser apresentados e vêm ganhando maturidade ao longo do tempo. A intenção deste trabalho foi desenvolver um modelo capaz de aplicar os métodos presentes na literatura pertinente para estimar os parâmetros de modelos para séries Auto Regressivas cujas distribuições adjacentes fogem da normalidade apresentam características de caudas longas, com grande presença de valores extremos. Para avaliar o desempenho destes modelos embasados nos métodos de Gini, foram também estimados modelos Auto Regressivos pela métodologia clássica, fundamentados pelos Mínimos Quadrados e critérios de seleção de melhor modelo pelo metodo de Critério de Seleção de Akaike. Os resultados mostraram que o emprego da metodologia Gini na modelagem de tais séries apresenta grandes vantagens e superioridade na previsão da série, permitindo estimar modelos por meio das correlações de Gini e que fornecem melhores previsões tanto em modelos de ordem igual a um ou dois, quanto em modelos com ordem superior à dois.
metadata.dc.publisher.department: IEPG - Instituto de Engenharia de Produção e Gestão
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia de Produção
Citação: SILVA, Lucas Chilelli da. Metodologia de covariância GINI aplicada a estimação de parâmetros em modelos auto regressivos com caudais longos. 2019. 81 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2019.
URI: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2014
Data do documento: 19-Jul-2019
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