@MASTERSTHESIS{ 2014:259795370, title = {Um modelo linear com amortecedor de tend?ncia din?mico para previs?o Bayesiana de s?ries temporais}, year = {2014}, url = "http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4787", abstract = "Investigamos a performance de um modelo linear din?mico onde o par?metro de amortecimento da tend?ncia possui uma evolu??o temporal dada por uma distribui??o de probabilidade normal. O objetivo ? determinar se a inclus?o de uma din?mica na evolu??o do par?metro de amortecimento melhora a performance preditiva do modelo em rela??o aos modelos polinomiais existentes, em particular o modelo de tend?ncia aditiva Damped Holt. Para avaliar esta nova proposta, foi desenvolvido um estudo de simula??o e de aplica??es em dados da competi??o internacional M3, analisando a performance do modelo. Foram simuladas s?ries polinomiais de ordem dois com diferentes valores para a vari?ncia observacional e vari?ncia de evolu??o dos estados. Os resultados do estudo sugerem que o novo modelo proposto consegue obter um ganho preditivo marginal em rela??o aos modelos polinomiais existentes em boa parte do espa?o param?trico. Com os dados da competi??o internacional M3, v?rias s?ries com diferentes caracter?sticas foram analisadas. A fun??o preditiva K passos a frente foi avaliada ap?s um per?odo de ajuste do modelo aos dados. Para a estima??o dos par?metros dos modelos j? existentes, foi empregada a t?cnica de multiprocesso classe I e para a estima??o dos par?metros do novo modelo foi empregada a minimiza??o da medida de erro SMAPE. O novo modelo tem toda a evolu??o dos estados em forma anal?tica e nenhum tipo de simula??o ? necess?ria para a estima??o dos par?metros. A limita??o para o novo modelo surge quanto o par?metro de estudo referente a inclina??o de zero. Neste caso o modelo ? considerado inapropriado e novos estudos s?o necess?rios para contornar este problema.", publisher = {Universidade Federal do Amazonas}, scholl = {Programa de P?s-gradua??o em Matem?tica}, note = {Instituto de Ci?ncias Exatas} }