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https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/8339
Document Type: | Monografia |
Title: | Desempenho das simulações AR e MA na plataforma Livre R |
Authors: | Santos, Nilson Barros |
Issue Date: | 11-Feb-2015 |
Advisor: | Castañeda, Daniel Francisco Neyra |
Resumo : | O presente trabalho tem como objetivo avaliar o desempenho das simulações de modelos Autorregressivos (AR) e de Médias Móveis (MA) na Plataforma Livre R. Para tanto, utilizamos um conjunto de procedimentos (funções e comandos) do Software Livre R, gerando séries simuladas para diferentes cenários. Foram simuladas, através de algoritmo, séries temporais para os modelos: AR(1), AR(2), MA(1) e MA(2), variando os valores dos parâmetros de cada modelo proposto, o tamanho das séries (foram simuladas séries com n = 10,n = 20, n = 100, n = 500 e n = 1000 observações), bem como a quantidade de séries geradas para cada valor dos parâmetros, sendo simuladas entre 90 a 9000 séries em cada execução do algoritmo. As séries temporais simuladas através da função arima.sim foram analisadas de forma automática pela função auto.arima e, a partir da observação da frequência das séries temporais geradas, em consonância com o modelo inicialmente proposto, pode-se concluir que as séries simuladas nem sempre correspondem ao modelo inicialmente proposto. Especialmente para simulações de séries com n pequeno, ou seja, com poucas observações. Para melhor compreensão do trabalho abordamos ainda os principais conceitos de séries temporais, da modelagem proposta por Box e Jenkins para os processos estocásticos - AR(p) e MA(q) e, finalmente os principais conceitos relacionados à simulação estatística (Método de Simulação de Monte Carlo). |
Abstract: | This study aims to evaluate the performance of Autoregressive (AR) model simulations and Moving Average (MA) in the Free Platform R. Therefore, we use a set of procedures (functions and commands) in Free Software R, generating simulated series for different scenarios. Were simulated by algorithm, time series models: AR (1), AR (2), MA (1) and MA (2) varying the parameter values of each proposed model, the size of the series (were simulated series with n = 10, n = 20, n = 100, n = 500 and n = 1, 000 observations) as well, the amount of generated series for each value of the parameters is simulated between 90-9000 series in each run of the algorithm. The time series simulated by the arima.sim were analyzed automatically using by the function auto.arima and through observation the frequency of the generated time series, in line with the initially proposed model, conclude that the simulated series do not always correspond to the model originally proposed. Especially for a series of simulations with n small, i.e. with few observations. To better understand the work still approach the key concepts of time series modeling proposed by Box and Jenkins for stochastic processes - AR (p) and MA (q) and, finally the main concepts related to statistical simulation (Simulation Method Monte Carlo). |
Keywords: | Estatística Ensino de estatística Algorítmo Monte Carlo Séries temporais Algorithm Monte Carlo Time series |
Subject CNPQ: | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS |
Language: | por |
Institution: | Universidade Federal de Sergipe |
Department: | DECAT - Departamento de Estatística e Ciências Atuariais – Estatística – São Cristóvão - Presencial |
Citation: | SANTOS, Nilson Barros. Desempenho das simulações AR e MA na plataforma Livre R. São Cristóvão, SE, 2015. Monografia (Bacharelado em Estatística) - Departamento de Estatística e Ciências Atuarias, Centro de Ciências Exatas e Tecnologia, Universidade Federal de Sergipe, 2015 |
URI: | http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/8339 |
Appears in Collections: | Estatística e Ciências Atuariais |
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