Estratégia metodológica inovadora na determinação do impacto de fatores subjetivos em modelos de previsão
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Data
2024-02-05Primeiro membro da banca
Dullius, Ângela Isabel dos Santos
Segundo membro da banca
Coronel, Daniel Arruda
Terceiro membro da banca
Silva, Luciana Santos Costa Vieira da
Quarto membro da banca
Zonatto, Vinícius Costa da Silva
Quinto membro da banca
Silva, Wesley Vieira da
Metadata
Mostrar registro completoResumo
Os modelos de séries temporais tradicionais consideram apenas as observações quantitativas
com relação a um determinado fenômeno a ser explicado. No entanto, existem situações que
ocorrem em determinados cenários que são capazes de gerar interferências nas observações,
mas nem sempre podem ser quantificadas, pois são variáveis qualitativas. O objetivo deste
estudo foi desenvolver uma estratégia metodológica capaz de captar os efeitos de variáveis
qualitativas é otimizar as previsões dos modelos tradicionais. A metodologia adotada para isso
foi a Design Science Research Methodology – DSRM, que visa, através de um processo
rigoroso de projetar artefatos para resolver problemas, avaliar resultados do projeto e
comunicar as conclusões obtidas. As variáveis quantitativas selecionadas para aplicação da
estratégia foram índices de bolsas de valores localizadas em todos os continentes,
criptomoedas, e as variáveis qualitativas foram as frequências de focos de queimadas
ocorridos nos países em que as bolsas estão localizadas. Foram ajustados os modelos ARIMA
e extensões para todas as séries, como ARIMAX-GARCH. Esses modelos foram melhorados
pela aplicação da estratégia da inserção das variáveis qualitativas na metodologia Box
Jenkins, como exógenas do tipo dummy “0” ou “1”. As observações foram divididas em
quartis e definidas como dummies “1” em todos as frequências posicionadas acima do terceiro
quartil. As dummies inseridas nos modelos mais complexos, como ARIMAX-GARCH são
estatisticamente significativas.
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