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Autor:
FELIPE SCHOEMER JARDIM
[pt] Em um mundo globalizado, em contínua transformação, são cada vez mais freqüentes mudanças no perfil da demanda. Se não detectadas rapidamente, elas podem gerar impactos negativos no progresso de um negócio devido à baixa qualidade nas p
[pt] O presente trabalho investiga as potenciais explicações para o fenômeno do Missing Disinflation Puzzle. Nós montamos uma base de dados contendo apenas variáveis associadas com o fenômeno, e utilizamos métodos de Machine Learning para calc
[pt] O presente trabalho investiga o uso de métodos de Machine Learning (ML) para efetuar estimativas para o trimestre corrente (nowcasts) da taxa de crescimento do PIB Real dos EUA. Esses métodos conseguem lidar com um grande volume de dados e sé
Autor:
CESAR DAVID REVELO APRAEZ
[pt] Estudos empíricos na área de séries temporais indicam que combinar modelos preditivos, originados a partir de diferentes técnicas de modelagem, levam a previsões consensuais superiores, em termos de acurácia, às previsões individuais dos
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Autor:
ANA PAULA SANTOS DELFINO
[pt] O setor elétrico brasileiro é fortemente dependente da energia hidrelétrica e a predição acurada das séries de vazões é essencial para o planejamento e gestão de risco. Recentemente, os modelos híbridos, que combinam técnicas de previ
Autor:
ACHILES RAMOS RIBEIRO
[pt] A presente dissertação tem como principal objetivo a conceituação e apresentação das metodologias básicas de previsão de demanda e, a partir de um estudo de caso, a seleção da metodologia mais adequada e sua respectiva implantação. N
[pt] Diversos resultados empíricos na área de séries temporais indicam que combinar previsores (experts) é, em média, melhor que tentar selecionar um único modelo de previsão. Na medida em que se decide por um esquema de combinação linear, h