Previsão de séries temporais : extensão sazonal e bagging para o Modelo Theta Otimizado

Abstract

Este trabalho teve como objetivo principal propor uma extensão sazonal para o Modelo Theta Otimizado (OTM), com o intuito de modelar adequadamente séries temporais com sazonalidade, especialmente aquelas com sazonalidade dinâmica, além de avaliar o uso da técnica de Bagging aplicada para Modelo Theta Otimizado. Primeiramente, apresentamos uma revisão bibliográfica sobre Modelos de Espaço de Estado com inovações, métodos de alisamento exponencial e o Método Theta, destacando os modelos para sua otimização. Em seguida, desenvolvemos formalmente as versões aditiva e multiplicativa do Modelo Theta Otimizado Sazonal (SOTM), bem como suas versões dinâmicas. Avaliamos empiricamente esses modelos utilizando o conjunto de dados da competição M3, comparando-os com modelos clássicos da literatura, e testamos também o uso do Bagging aplicado para o Modelo Theta Otimizado. Os resultados empíricos mostraram que as versões sazonais dinâmicas e multiplicativas do SOTM apresentaram desempenho superior, especialmente em séries com presença de sazonalidade. Além disso, a aplicação de Bagging para o Modelo Theta Otimizado proporcionou ganhos adicionais em acurácia preditiva.