Estudo dos modelos exponenciais na previsão

Revista Brasileira De Economia, 2008

In this paper, we study how different choices of loadings affect forecasting in the exponential term structure model proposed by Diebold e Li (2006). The loadings are defined through a specific parameter lambda which controls both the decaying speed of the slope as well as the maximum of the curvature factors. In particular, adopting a database including Brazilian fixed income future contracts (ID future), we analyze four different rules of choices depending on metrics that minimize forecasting errors, for different forecasting horizons. We conclude that the optimal rule changes for different regions of ID future maturities/different forecasting horizons. This fact indicates that the choice of how movements will be parameterized in the Diebold e Li (2006), model should be done with care, tailored for each particular application.

REMAT: Revista Eletrônica da Matemática, 2017

A recuperação de parâmetros de sinais modelados por somas de exponenciais complexas é o tema deste artigo. Neste artigo, os sinais são gerados por sistemas lineares invariantes no tempo, que podem ser modelados por equações diferenciais, se os sinais forem analógicos, e por equações de diferenças, se os sinais forem digitais. A teoria de sinais e sistemas tem aplicações nas mais diversas áreas de conhecimento, caracterizando-se como um importante campo de atuação da Matemática Aplicada e da Computação Científica. Para estimar os parâmetros dos sinais citados, far-se-á o uso de duas combinações de métodos de Álgebra Linear Computacional: Prony e Mínimos Quadrados, e Kung e Mínimos Quadrados, em que os métodos de Prony e Kung recuperam os expoentes das exponenciais e o método dos mínimos quadrados recupera os coeficientes lineares do modelo estudado. Além da apresentação e validação dos métodos combinados por meio da recuperação dos parâmetros de um sinal sintético, é realizada a recuperação dos parâmetros de um sinal real, utilizando o software MATLAB.

2010

As Diversidades de Debates na Pesquisa em Matemática 2, 2019

Resumo: Ao modelarmos processos estocásticos, é possível cometermos equívocos no tipo de processo ou mesmo no número de parâmetros do processo a ser ajustado em determinada série. O objetivo deste trabalho é verificar a influência da má especificação de modelos nas previsões e nas combinações de previsões através das medidas de acurácia quando a série apresenta a propriedade de longa dependência, uma vez que comumente séries temporais que apresentam esta propriedade são confundidas com séries temporais não estacionárias. Utilizando a técnica de Monte Carlo serão realizadas simulações para verificar esta influência, onde será calculada a média das medidas de acurácia calculadas para cada modelo a ser verificado. Analisando as simulações de Monte Carlo, observamos que na grande maioria das vezes as combinações de previsões têm melhor capacidade preditiva que o próprio modelo a partir do qual a série for gerada-neste caso, ARFIMA(p, d, q). Finalmente será feita uma aplicação a dados reais, na qual será analisada a série temporal do valor do ativo do Banco Bradesco SA na hora do fechamento da bolsa de valores.

2000

Neste trabalho, desenvolvemos três tópicos relacionados a modelos de regressão da família exponencial. No primeiro tópico, obtivemos a matriz de covariância assintótica de ordem n −2 , onde né o tamanho da amostra, dos estimadores de máxima verossimilhança corrigidos pelo viés de ordem n −1 em modelos lineares generalizados, considerando o parâmetro de precisão conhecido. No segundo tópico calculamos o coeficiente de assimetria assintótico de ordem n −1/2 para a distribuição dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros que modelam a média e dos parâmetros de precisão e dispersão em modelos não-lineares da família exponencial, considerando o parâmetro de dispersão desconhecido, porém o mesmo para todas as observações. Finalmente, obtivemos fatores de correção tipo-Bartlett para o teste escore em modelos não-lineares da família exponencial, considerando covariáveis para modelar o parâmetro de dispersão. Avaliamos os resultados obtidos nos três tópicos desenvolvidos por meio de estudos de simulação de Monte Carlo.

Revista Brasileira de Ciência do Solo, 2013

Na modelagem estatística da variabilidade espacial, estimam-se os parâmetros da dependência espacial, que são utilizados na interpolação de valores em locais não amostrados. Para tal, o processo de modelagem deve ser realizado com critérios estatísticos que garantam predições confiáveis e representem a real variabilidade local. Este trabalho avaliou diferentes formulações do modelo geoestatístico gaussiano para reconstituir a superfície que representa o fósforo (P) na área, a partir de medições dos teores de P em 48 parcelas experimentais localizadas em Xanxerê, SC, destacando o método utilizado nas análises. A combinação da presença de covariáveis no modelo e a necessidade de transformação para normalidade dos dados definiram quatro alternativas para modelagem. Utilizou-se a função de correlação de Matèrn, avaliada nos valores 0,5; 1,5; e 2,5 para parâmetro de suavidade. Os modelos foram comparados pelo valor maximizado do logaritmo da função de verossimilhança e também por validaç...

2017

Este trabalho relaciona a utiliza??o da Modelagem Matem?tica no processo de ensino-aprendizagem das fun??es exponenciais e logar?tmicas nos primeiros anos do Ensino Superior, com possibilidades de aplica??o no Ensino M?dio. Inicialmente, relacionou-se a import?ncia das fun??es supracitadas na descri??o de fen?menos das ci?ncias em geral. Em seguida, ap?s an?lise sobre os livros did?ticos, detectou-se defici?ncias em rela??o ? contextualiza??o do estudo das referidas fun??es nestes livros. Para propor sequ?ncias did?ticas que auxiliassem a suprir as lacunas desta contextualiza??o utilizou-se a Modelagem Matem?tica, com aux?lio do software GeoGebra. Para analisar a utiliza??o das sequ?ncias did?ticas propostas, foi escolhida a Engenharia Did?tica como metodologia de pesquisa. Finalmente, ap?s planejadas as sequ?ncias did?ticas, as interven??es did?ticas foram realizadas, tendo como p?blico-alvo um grupo de estudantes do curso de Bacharelado em Ci?ncia e Tecnologia do Campus Mucuri da ...

2004

2000

The goal of this paper is to analyze the performance of the Meso-Eta Model (nonhydrostatic) with a grid resolution of 10km X 10km, centered in Bauru, State of São Paulo, during the field experiment of the TroCCiBras, TROCCINOX and HIBISCUS projects. The vertical temperature and humidity profiles, as well as the wind speed and velocity at 10m, generated by the model, have been analyzed and compared to the actual synoptic situations, radiosoundings, as well as to the observed wind speed at IPMet´s site. To characterize the convection during this period, the height of echo tops and the VIL (Vertically Integrated Liquid water content), derived from the Bauru Doppler radar were considered. The vertical air temperature profiles obtained from the model soundings were satisfactory up to 200 hPa. The model´s predicted wind speed at the surface has shown some trend to underestimate the observed values.