@MASTERSTHESIS{ 2015:208827527, title = {Modelagem e simulação computacional da combinação de preditores de séries temporais por meio de cópulas}, year = {2015}, url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/6719", abstract = "Sob o prisma da Estatí stica-Computacional, esta disserta ção trata do problema de combinação não linear de modelos de previsão de s éries temporais. Neste contexto, suas principais caracterí sticas e propriedades b ásicas são apresentadas. Alguns dos principais m étodos de previsão de s éries temporais presentes na literatura são descritos. As propostas apresentadas nesta disserta ção são mostradas por meio de três casos de estudo utilizando um formalismo matem ático conhecido como c ópulas pela sua capacidade de poder medir dependência e combinar modelos de predi ção sem perca de informa ção. A combina ção dos modelos de previsão ocorre por meio do formalismo matem ático de c ópulas que apresenta resultados convincentes e motivadores atrav és de três casos de estudo presentes nesta disserta ção. No primeiro é apresentado um pequeno caso para combinar as previsões dos modelos de previsão via c ópula de Gumbel-Hougaard. No segundo caso de estudo e proposto um estimador combinado constru ído atrav és da fun ção multivariada não-param étrica de Cacoullos para um caso simples de combina ção. No terceiro e último caso de estudo são apresentados os principais resultados desta disserta ção, em que, é realizado um experimento que compara estimadores combinados construí dos levando em considera ção v árias s éries temporais e in úmeros modelos de previsão, tal que, são simuladas diversas situa ções. Nesse sentido, experimentos computacionais realizados demostram que o estimador combinado construí do via c ópula obteve melhores resultados quando comparado com os modelos individuais e o m étodo de combina ção linear.", publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco}, scholl = {Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada}, note = {Departamento de Estatística e Informática} }