Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10400.1/5150
Título: Combinação de previsões com modelos autoregressivos lineares e não lineares : aplicações ao turismo
Autor: Rodrigues, Paulo M. M.
Gouveia, Pedro
Palavras-chave: Combinação de previsões
Modelos periódicos
Modelos threshold
Não-linearidade
Sazonalidade
Data: 26-Out-2004
Editora: Universidade do Algarve. Faculdade de Economia
Resumo: As metodologias de combinação de previsões exploram relações de complementaridade entre diversos tipos de modelos econométricos. O seu desenvolvimento e crescente utilização resultam do facto destas apresentarem melhor performance, em termos de previsão, do que os modelos individuais que as compõem (vide, inter alia, Bates e Granger, 1969 e Stock e Watson, 2003). Este artigo é pioneiro na utilização de metodologias de combinação de previsões a séries do turismo. Neste artigo são utilizados modelos lineares (quer modelos só com componente sazonal determinística, quer modelos sazonais autoregressivos) e modelos mais complexos e de evolução recente, captores da não linearidade determinística (como é o caso dos modelos Periódicos Autoregressivos [PAR]) ou da não-linearidade estocástica (como é o caso dos modelos Self Exciting Threshold Autoregressive [SETAR]) das séries. Procura-se ainda, pelo recurso a modelos com componente sazonal, contribuir para a ruptura da prática dominante de utilização de séries sazonalmente ajustadas (ou seja, de séries expurgadas da informação sazonal). Por outro lado, através de uma metodologia de selecção da ordem da parte autoregressiva sugerida em Rodrigues e Gouveia (2004) procura-se conjugar o princípio da parcimónia com a salvaguarda de ausência de autocorrelação, por forma a que cada um dos modelos utilizados apresente boa performance em termos de previsão.
Peer review: yes
URI: http://hdl.handle.net/10400.1/5150
Aparece nas colecções:UED01-Edições UAlg

Ficheiros deste registo:
Ficheiro Descrição TamanhoFormato 
Rodrigues_Combinacao.pdf551,72 kBAdobe PDFVer/Abrir


FacebookTwitterDeliciousLinkedInDiggGoogle BookmarksMySpace
Formato BibTex MendeleyEndnote Degois 

Todos os registos no repositório estão protegidos por leis de copyright, com todos os direitos reservados.