Дисертації з теми "ARIMA/SARIMA"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-16 дисертацій для дослідження на тему "ARIMA/SARIMA".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте дисертації для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Claudio, Cordeiro Teti Aloisio. "Modelo de previsão da receita tributária : o caso do ICMS no Estado de Pernambuco." Universidade Federal de Pernambuco, 2009. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/3786.
Повний текст джерелаEsta dissertação tem como principal objetivo apresentar os modelos de previsão de arrecadação do ICMS, por segmento econômico, para a Secretaria da Fazenda do Estado de Pernambuco, utilizando as técnicas econométricas. Objetiva-se, com essa pesquisa, disponibilizar aos gestores púbicos do Estado mais um modelo de previsão consistente e com certo grau de confiabilidade. Para tanto, utilizou-se da metodologia Box-Jenkins, mais especificamente os modelos: ARIMA - modelo autorregressivo integrado de média móvel, e SARIMA - modelo autorregressivo integrado de média móvel sazonal, e o software RATS (Regression Analyse Time Series). O trabalho apresenta o comportamento da arrecadação de ICMS no Estado e uma revisão da literatura, onde são abordados os principais conceitos teóricos utilizados, bem como uma análise dos resultados obtidos. Conclui-se que o modelo de previsão utilizando séries temporais, em função de sua capacidade preditiva, pode se transformar em um valioso instrumento para auxiliar na elevação da receita tributária no Estado de Pernambuco, dentro da capacidade contributiva de cada contribuinte
Kinene, Alan. "FORECASTING OF THE INFLATION RATES IN UGANDA: : A COMPARISON OF ARIMA, SARIMA AND VECM MODELS." Thesis, Örebro universitet, Handelshögskolan vid Örebro Universitet, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:oru:diva-49388.
Повний текст джерелаZatloukal, Radomír. "Analýza a předpověď časových řad pomocí statistických metod se zaměřením na metodu Box-Jenkins." Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství, 2008. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-228167.
Повний текст джерелаTrcka, Peter. "Výstavba lineárnych stochastických modelov časových radov triedy SARIMA – automatizovaný postup." Master's thesis, Vysoká škola ekonomická v Praze, 2015. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-193057.
Повний текст джерелаLeja, Eliza, and Jonathan Stråle. "Prognoser av ekonomiska tidsserier med säsongsmönster : En empirisk metodjämförelse." Thesis, Uppsala universitet, Statistiska institutionen, 2011. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-155790.
Повний текст джерелаMartins, Natália da Silva. "Modelos autoregressivos e de médias móveis espaço-temporais (STARMA) aplicados a dados de temperatura." Universidade de São Paulo, 2013. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-09042013-112557/.
Повний текст джерелаSpatio-temporal processes have been highlighted lately, due to the increase of studies approaching variables that present interactions between the spatial and temporal dimensions. In order to model these processes, Pfeifer e Deutsch (1980a) have suggested an extension of the Box-Jenkins univariate model class, named spatio-temporal autoregressive moving-average model (STARMA). This model class is used to describe spatially located time series data. The processes prone to be modeled via the STARMA model class are characterized by observations of random variables, in which the locations to be incorporated in the model are spatially fixed. The dependence between the n time series is modeled through the weighing matrix. So STARMA models express each observation at time t and location i as a weighed mean of linear combinations of the previous observations and the jointly lagged innovation in space and time. Given the new class models, the objectives of this study were to present a class of models STARMA, implentar computationally, in textit R software, routines that allow the analysis of spatio-temporal data with the routines implemented to establish and test models time series data of monthly average minimum temperatures of 8 meteorological stations located in Paraná and compare the class of models STARMA with the class of univariate models proposed by Box e Jenkins (1970). With this study it was found that the presentation of the class of models STARMA no complexity in the concept of ordered neighborhood and identification of spatio-temporal models. Regarding the creation of routines responsible for the analysis of spatio-temporal observed difficulties in its implementation, especially at the time of estimation of parameters. In comparison class STARMA models, multivariate, with the class of SARIMA models, univariate, it was found that both models were adjusted satisfactorily to the data, producing accurate forecasts.
Fagerholm, Christian. "Time series analysis and forecasting : Application to the Swedish Power Grid." Thesis, Linnéuniversitetet, Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DM), 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:lnu:diva-88615.
Повний текст джерелаStitou, Adnane. "SARIMA Short to Medium-Term Forecasting and Stochastic Simulation of Streamflow, Water Levels and Sediments Time Series from the HYDAT Database." Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2019. http://hdl.handle.net/10393/39785.
Повний текст джерелаPutzulu, Matteo. "Modelli ARIMA implementati in ambiente Python applicati a serie temporali GNSS." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2022. http://amslaurea.unibo.it/25884/.
Повний текст джерелаWallentinsson, Emma Wallentinsson. "Multiple Time Series Forecasting of Cellular Network Traffic." Thesis, Linköpings universitet, Statistik och maskininlärning, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-154868.
Повний текст джерелаLandström, Johan, and Patric Linderoth. "Precisionsbaserad analys av trafikprediktion med säsongsbaserad ARIMA-modellering." Thesis, Högskolan i Borås, Akademin för bibliotek, information, pedagogik och IT, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hb:diva-14336.
Повний текст джерелаIntelligent Transport Systems (ITS) today are a key part of the effort to try to improve the quality of transport networks, for example by supporting the real-time traffic management and giving road users greater opportunity to take informed decisions regarding their driving. Short-term prediction of traffic data, including traffic volume, plays a central role in the services delivered by ITS systems. The strong technological development has contributed to an increased opportunity to use data-driven modeling to perform short-term predictions of traffic data. Seasonal ARIMA (SARIMA) is one of the most common models for modeling and predicting traffic data, which uses patterns in historical data to predict future values. When modeling with SARIMA, a variety of decisions are required regarding he data used. Examples of such decisions are the amount of training data to be used, the days to be included in training data and the aggregation interval to be used. In addition, one-step predictions are performed most often in previous studies of SARIMA modeling of traffic data, although the model supports multi-step prediction into the future. Often, in previous studies, decisions are made concerning mentioned variables without theoretical motivation, while it is highly probable that these decisions affect the accuracy of the predictions. Therefore, this study aims at performing a sensitivity analysis of these parameters to investigate how different values affect the accuracy of traffic volume prediction. The study developed a model with which data could be imported, preprocessed and then modeled using a SARIMA model. Traffic volume data was used, which was collected during January and February 2014, using cameras located on highway 40 on the outskirts of Gothenburg. After differentiation of data, autocorrelation and partial autocorrelation graphs as well as information criteria are used to define appropriate SARIMA models, with which predictions could be made. With defined models, an experiment was conducted in which eight unique scenarios were tested to investigate how the prediction accuracy of traffic volume was influenced by different amount of exercise data, what days was included in training data, length of aggregation intervals, and how many steps into the future were predicted. To evaluate the accuracy of the predictions, MAPE, RMSE and MAE were used. The results of the experiment show that developed SARIMA models are able to predict current data with good precision no matter what values were set for the variables studied. However, the results showed indications that a training volume of five days can generate a model that provides more accurate predictions than when using 15 or 30-day volumes, which can be of great practical importance in real-time analysis. In addition, the results indicate that all weekdays should be included in the training data set when daily seasonality is used, SARIMA modeling handles aggregation intervals of 60 minutes better than 30 or 15 minutes, and that one-step predictions are more accurate than when one or two days horizons are used. The study has focused only on the impact of the four parameters separately and not if a combined effect could be found. Further research is proposed for investigating if combined effects could be found, as well as further investigating whether a lesser training volume can continue to generate more accurate predictions even for other periods of the year.
Stavrén, Fredrik, and Nikita Domin. "Modeling of non-maturing deposits." Thesis, KTH, Matematisk statistik, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-252302.
Повний текст джерелаIntresset för att modellera inlåningsvolymer utan en kontrakterad förfallodaghar ökat markant sedan finanskrisen 2008. Inte bara sett utifrån ett perspek-tiv att uppfylla krav som ställs av tillsynsmyndigheter, men också sett utifrånbankens investerings-och finansieringsperspektiv.Målet med det här arbetet är att förse banken med en analys av majoritetenav de olika områdena som man behöver ta hänsyn till när man ska model-lera inlåningar utan förfallodatum, men med ett fokus på volymmodellering.I den här rapporten modelleras räntor (kortränta och kontoränta), kontovoly-merna, kontobeteendet samt likviditetsrisken. Detta görs med hjälp av Vasicekför korträntan, en regressionsmetod samt en metod som föreslagits av Jarrowoch Van Deventer för kontoräntan, SARIMA, SARIMAX och en generell ad-ditiv regressionsmetod för volymerna, en statisk replikeringsportfölj baseradpå Maes och Timmermans modell för att imitera kontona och slutligen så mo-delleras likviditetsrisken med ett ramverk som föreslagits av Kalkbrener ochWilling. Alla dessa nämnda modeller appliceras, där det är möjligt, på de treolika kontotyperna: privatkonton, sparkonton samt företagssparkonto.Resultatet är att räntemodelleringen samt replikeringsportföljen inte ger ade-kvata resultat på grund av den rådande marknaden. Vidare så ger en SARIMA-modell den bästa prediktionen, vilket gör att slutsatsen är att andra exogenavariabler redan är inneslutna i den fördröjda volymvariabeln. Avslutningsvisså ger likviditetsmodellen tillfredsställande resultat och antas vara rimlig.
Razroev, Stanislav. "AUTOMATED OPTIMAL FORECASTING OF UNIVARIATE MONITORING PROCESSES : Employing a novel optimal forecast methodology to define four classes of forecast approaches and testing them on real-life monitoring processes." Thesis, Umeå universitet, Institutionen för matematik och matematisk statistik, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-165990.
Повний текст джерелаDenna avhandling syftar till undersöka en praktisk ett-steg-i-taget prediktering av strukturmässigt skiftande data, ett icke-stabilt beteende som verkliga data kopplade till människoaktiviteter ofta demonstrerar. Denna uppsättning kan alltså karakteriseras som övervakningsprocess eller monitoringsprocess. Olika prediktionsmodeller, metoder och tillvägagångssätt kan variera från att vara enkla och "beräkningsbilliga" till sofistikerade och "beräkningsdyra". Olika prediktionsmetoder hanterar dessutom olika mönster eller strukturförändringar i data på olika sätt: för vissa typer av data eller vissa dataintervall är vissa prediktionsmetoder bättre än andra, vilket inte brukar vara känt i förväg. Detta väcker en fråga: "Kan man skapa en predictionsprocedur, som effektivt och på ett optimalt sätt skulle byta mellan olika prediktionsmetoder och för att adaptera dess användning till ändringar i inkommande dataflöde?" Avhandlingen svarar på frågan genom att introducera optimalitetskoncept eller optimalitet, något som tillåter ett optimalbyte mellan parallellt utförda prediktionsmetoder, för att på så sätt skräddarsy prediktionsmetoder till förändringar i data. Det visas också, hur ett annat prediktionstillvägagångssätt: kombinationsprediktering, där olika prediktionsmetoder kombineras med hjälp av viktat medelvärde, kan utnyttjas av optimalitetsprincipen och därmed få nytta av den. Alltså, fyra klasser av prediktionsresultat kan betraktas och jämföras: basprediktionsmetoder, basoptimalitet, kombinationsprediktering och kombinationsoptimalitet. Denna avhandling visar, att användning av optimalitet ger resultat, där optimaliteten för det mesta inte är sämre eller bättre än den bästa av enskilda prediktionsmetoder, som själva optimaliteten är baserad på. Optimalitet reducerar också spridningen från mängden av olika prediktionsförslag till ett tal eller bara några enstaka tal (på ett kontrollerat sätt). Optimalitet producerar ytterligare en nedre gräns för optimalprediktion: det hypotetiskt bästa uppnåeliga prediktionsresultatet. Huvudslutsatsen är följande: optimalitetstillvägagångssätt gör att andra traditionella sätt att ta hand om övervakningsprocesser blir mer eller mindre föråldrade: att leta bara efter den enda bästa enskilda prediktionsmetoden för data med strukturskift. Sådan sökning kan fortfarande göras, men det är bäst att göra den inom optimalitetstillvägagångssättet, där den ingår som en naturlig komponent. Allt detta gör det föreslagna optimalitetstillvägagångssättetet för prediktionsändamål till en giltig "representant" för det mer allmäna ensembletillvägagångssättet (något som också motiverade utvecklingen av numera populär Ensembleinlärning som en giltig del av Maskininlärning).
Makananisa, Mangalani P. "Forecasting annual tax revenue of the South African taxes using time series Holt-Winters and ARIMA/SARIMA Models." Diss., 2015. http://hdl.handle.net/10500/19903.
Повний текст джерелаStatistics
M.Sc. (Statistics)
Голуб, Марія Сергіївна. "Використання методології теорії часових рядів у вивченні та обробці багаторічних змін метеорологічних даних". Магістерська робота, 2020. https://dspace.znu.edu.ua/jspui/handle/12345/5105.
Повний текст джерелаUA : Робота викладена на 69 сторінках друкованого тексту, містить 18 рисунків, 24 джерела, 2 додатки. Об’єкт дослідження – метеорологічні показники міста Запоріжжя. Мета роботи: провести аналіз ряду метеорологічних даних та, використовуючи методи прогнозування, побудувати прогноз погоди на 5 років. Метод дослідження – статичний аналіз ряду, прогнозування часових рядів методами ARIMA та SARIMA. У кваліфікаційній роботі розглядаються методи аналізу та прогнозування часових рядів. Основною задачею роботи є вивчення та обробка багаторічних змін метеорологічних даних, використовуючи методологію теорії часових рядів. Проведено статичний аналіз ряду: виявлення та усунення аномальних рівнів ряду, перевірено на наявність тренду та сезонної компоненти. Побудовано моделі прогнозування ARIMA та SARIMA, зроблено прогноз погоди на 5 років вперед.
EN : The work is presented on 69 pages of printed text, 18 figures, 24 references, 2 supplements. The object of the study is meteorological indicators of the city. The aim of the study is to to analyze a number of meteorological meters and, using forecasting methods, to build a weather forecast for 5 years. The methods of research are static series analysis, time series forecasting by ARIMA and SARIMA methods. Methods of analysis and forecasting of time series are considered in the qualification work. The main task of the work is to study and process long-term changes in meteorological data, using the methodology of time series theory. Static analysis of the series was performed: detection and elimination of abnormal levels of the series, checked for the presence of trend and seasonal component. ARIMA and SARIMA forecasting models have been built, and the weather forecast for the next 5 years has been made.
Pais, Marta Luísa Nunes Canelas. "Inteligência Computacional para a Gestão Eficiente de Energia e Conforto no Domínio das Casas Inteligentes." Master's thesis, 2016. http://hdl.handle.net/10316/99245.
Повний текст джерелаA previsão do consumo energético é uma necessidade para a gestão eficiente das smart grids, dos programas de demand response e da gestão da eficiência energética de uma habitação. Isto deve-se ao facto de, ao obter informação sobre o eventual estado futuro do sistema elétrico, ser possível tomar medidas preventivas que permitam ao produtor de energia uma melhor gestão da produção. Numa outra perspetiva, e sob o ponto de vista do consumidor, é possível identificar padrões de consumo e planear o consumo energético eficientemente, beneficiando de menores custos. O presente trabalho de estágio, a decorrer na empresa Whitesmith, terá como objetivo contribuir para o desenvolvimento da plataforma Unplugg, especificamente para a definição e elaboração de um modelo de previsão, clustering de séries temporais e deteção de change-points. A literatura aponta no sentido de que os modelos ARMA, ARIMA, SARIMA e Holt-Winters apresentam bom desempenho na previsão do consumo a curto e médio prazo. Para a previsão do consumo energético será, portanto, utilizada uma abordagem baseada em modelos de séries temporais uni-variados e multi-variados que permitem a previsão do consumo energético residencial. Serão comparados modelos, janelas de histórico e previsão, aplicação de filtros, transformações, utilização de diferentes tipos de histórico e, ainda, a utilização de variáveis exógenas de fatores ambientais. Adicionalmente serão efetuados clusterings de séries temporais para várias granularidades do consumo de séries temporais normalizadas e não-normalizadas para o efeito de previsão em bloco e da tipificação de padrões de consumo. Para tal, ao longo do primeiro semestre foi efetuada uma investigação extensiva sobre as temáticas relacionadas com o problema a solucionar, bem como a exploração das soluções HEM já implementadas. No segundo semestre foram analisados e caracterizados os dados provenientes de clientes reais, implementadas as soluções estudadas, efetuados testes e obtidos resultados com o objetivo da determinação da configuração adequada a uma previsão eficiente individual e em bloco e do desenvolvimento de uma adaptação dinâmica às rotinas dos consumidores residenciais. O resultado obtido deste trabalho foi uma configuração com base no modelo SARIMA cujo valor médio de MAPE é de cerca de 33.8%, 34.1% e 20.7%, para as granularidades horária, octahorária e diária, respetivamente, que está presentemente a ser posto em produção num sistema que irá analisar 10 000 habitações. O modelo desenvolvido neste trabalho será utilizado como validação para novas iterações com sucessivas melhorias do mesmo.