Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34461
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
---|---|---|
dc.creator | Santos, João Lucas Ferreira dos | - |
dc.date.accessioned | 2024-08-14T16:57:20Z | - |
dc.date.available | 2024-08-14T16:57:20Z | - |
dc.date.issued | 2024-07-03 | - |
dc.identifier.citation | SANTOS, João Lucas Ferreira dos. Comparação entre modelos Box & Jenkins, suavização e ensembles: um estudo para previsão do preço do petróleo bruto WTI. 2024. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2024. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34461 | - |
dc.description.abstract | This work investigated the use of a range of models aimed at forecasting WTI crude oil prices, emphasizing their importance to financial markets and the global economy. The main objective was to develop predictive models using time series analysis techniques, such as Autoregressive (AR), Autoregressive Moving Average (ARMA), and Autore- gressive Integrated Moving Average (ARIMA), in addition to ARMA variants adjusted by Genetic Algorithms (ARMA-GA) and Particle Swarm Optimization (ARMA-PSO). Expo- nential smoothing techniques, including SES, Holt, and Holt-Winters, in both additive and multiplicative forms, were also addressed. The models were integrated using en- semble techniques, through mean, median, Moore-Penrose pseudo-inverse, as well as weighted averages with GA and PSO. The adopted methodology included preprocessing that applied techniques to ensure data stationarity, essential for reliable modeling. The results indicated that for one-step-ahead forecasts, the weighted average ensemble with PSO outperformed traditional models in terms of MSE, MAE, and MAPE. For multi- step forecasts (3, 6, 9, and 12), the ensemble with the Moore-Penrose pseudo-inverse showed better results. This study demonstrated the effectiveness of combining predictive models to forecast future WTI crude oil prices, providing a useful tool for analysis and applications. Thus, it becomes evident that it is possible to expand the application idea of linear nature models. It is recommended to explore these techniques in other variables to assess the robustness of ensemble methods and to introduce nonlinear models for evaluation. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | pt_BR |
dc.subject | Petróleo | pt_BR |
dc.subject | Preços - Determinação | pt_BR |
dc.subject | Análise de séries temporais | pt_BR |
dc.subject | Modelos lineares (Estatística) | pt_BR |
dc.subject | Heurística | pt_BR |
dc.subject | Petroleum | pt_BR |
dc.subject | Basing-point system | pt_BR |
dc.subject | Time-series analysis | pt_BR |
dc.subject | Linear models (Statistics) | pt_BR |
dc.subject | Heuristic | pt_BR |
dc.title | Comparação entre modelos Box & Jenkins, suavização e ensembles: um estudo para previsão do preço do petróleo bruto WTI | pt_BR |
dc.title.alternative | Comparison between Box & Jenkins, smoothing and ensembles models: a study for forecasting the price of WTI crude oil | pt_BR |
dc.type | masterThesis | pt_BR |
dc.description.resumo | Este trabalho investigou a utilização de uma gama de modelos com vistas a realizar previsões do preço do petróleo bruto WTI, enfatizando sua importância para os mercados financeiros e a economia global. O principal objetivo foi desenvolver modelos preditivos utilizando técnicas de análise de séries temporais, como o Autorregressivo (AR), autorregressivo de médias móveis ARMA, autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA), além das variantes ARMA ajustadas por algoritmos genéticos (ARMA- AG) e otimização por enxame de partículas (ARMA-PSO). Técnicas de suavização exponencial, incluindo SES, Holt, e Holt-Winters, nas formas aditiva e multiplicativa, também foram abordadas. Os modelos foram integrados por meio de técnicas de ensemble, por meio de média, mediana, pseudo-inversa de Moore-Penrose, além de médias ponderadas com AG e PSO. A metodologia adotada incluiu um pré-processamento que aplicou técnicas para assegurar a estacionariedade dos dados, essencial para a confiabilidade na modelagem. Os resultados indicaram que para previsões de um passo à frente, o ensemble de média ponderada com PSO superou os modelos tradicionais em termos de MSE, MAE e MAPE. Para previsões de múltiplos passos (3, 6, 9 e 12), o ensemble com a pseudo-inversa de Moore-Penrose apresentou melhores resultados. Este estudo mostrou a eficácia de se combinar modelos preditores para prever valores futuros nos preços do petróleo WTI, oferecendo uma ferramenta útil para análise e aplicações. De tal sorte, fica evidente que é possível expandir a idéia de aplicação de modelos de natureza linear. Recomenda-se a exploração destas técnicas em outras variáveis para avaliar a robustez dos métodos ensembles além de introduzir modelos não lineares para a avaliação. | pt_BR |
dc.degree.local | Ponta Grossa | pt_BR |
dc.publisher.local | Ponta Grossa | pt_BR |
dc.creator.ID | https://orcid.org/0000-0001-6164-7412 | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/3212046217840026 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Siqueira, Hugo Valadares | - |
dc.contributor.advisor1ID | https://orcid.org/0000-0002-1278-4602 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6904980376005290 | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 | Kachba, Yslene Rocha | - |
dc.contributor.advisor-co1ID | https://orcid.org/0000-0002-8320-4783 | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8481494957291357 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Siqueira, Hugo Valadares | - |
dc.contributor.referee1ID | https://orcid.org/0000-0002-1278-4602 | pt_BR |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6904980376005290 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Trojan, Flavio | - |
dc.contributor.referee2ID | https://orcid.org/0000-0003-2274-5321 | pt_BR |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/1688457940211697 | pt_BR |
dc.contributor.referee3 | Assis, Laura Silva de | - |
dc.contributor.referee3ID | https://orcid.org/0009-0006-2263-1761 | pt_BR |
dc.contributor.referee3Lattes | http://lattes.cnpq.br/5422223061528938 | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção | pt_BR |
dc.publisher.initials | UTFPR | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO | pt_BR |
dc.subject.capes | Engenharia de Produção | pt_BR |
Aparece nas coleções: | PG - Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
modelosensemblepetroleo.pdf | 4,94 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons