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Modelo integrado de mineração de dados para análise de séries temporais de preços de indicadores agroeconômicos (2014)

  • Authors:
  • Autor USP: CORRÊA, FERNANDO ELIAS - EP
  • Unidade: EP
  • Sigla do Departamento: PCS
  • Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; AGRONEGÓCIO
  • Keywords: TRAJETÓRIAS TEMPORAIS; IDENTIFICAÇÃO DE PADRÕES; DECOMPOSIÇÃO DE TUCKER
  • Language: Português
  • Abstract: Um dos principais setores da economia brasileira, o agronegócio envolve uma série de negociações dentro de toda a cadeia produtiva. Instituições de pesquisa como o Cepea (Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada), da Esalq/USP, coletam diariamente dados sobre diversos produtos agropecuários, contribuindo com informações para agentes de diferentes categorias interessados no acompanhamento desses mercados, entre eles pesquisadores, produtores e formuladores de políticas públicas. O uso desses dados para realização de análises históricas integradas com análises atuais de mercado, porém, ainda é um desafio, dada a falta de uma padronização e a necessidade de identificação de técnicas computacionais adequadas. O objetivo desta tese é organizar as informações agro econômicas consolidadas por meio de modelos de Data Mining e estatísticos para gerar análises integradas de relações entre as séries temporais, compreendendo produtos, mercados e o tempo, baseando-se nos dados obtidos pelo Cepea em 7 anos de coleta diária de preços. As técnicas propostas para o modelo de análise integrada compreendem séries temporais para a projeção de trajetórias temporais e reconhecimento de padrões temporais. Especificamente para as trajetórias temporais, as técnicas utilizadas são de Matrizes de Correlações e Decomposição de Tucker e trajetórias, as quais permitem uma redução das matrizes e identificação de pontos relevantes no conjunto de dados. Já o reconhecimento de padrões nas séries temporais de grande volume de dados é obtido por meio de duas fases. Inicialmente, os dados são preparados utilizando-se as técnicas de redução de dimensionalidade e discretização.Posteriormente, é realizada a busca por motifs, que se utiliza de métricas de distâncias para encontrar similaridades entre as séries temporais ou entre sub partes de uma mesma série temporal – para estas, destaca-se a aplicação do MINDIST e das distâncias euclidianas. Os resultados obtidos do modelo integrado são reportados em dois estudos de casos, sendo o primeiro sobre trajetórias temporais e o segundo, sobre identificação de padrões temporais. O conjunto de dados utilizado para ambos os casos foram preços comercialização de grãos no mercado interno do Brasil e valores negociados em Bolsa de valores de Chicago-EUA.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 27.11.2014
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      CORREA, Fernando Elias. Modelo integrado de mineração de dados para análise de séries temporais de preços de indicadores agroeconômicos. 2014. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2014. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-10112015-112734/. Acesso em: 19 abr. 2024.
    • APA

      Correa, F. E. (2014). Modelo integrado de mineração de dados para análise de séries temporais de preços de indicadores agroeconômicos (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-10112015-112734/
    • NLM

      Correa FE. Modelo integrado de mineração de dados para análise de séries temporais de preços de indicadores agroeconômicos [Internet]. 2014 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-10112015-112734/
    • Vancouver

      Correa FE. Modelo integrado de mineração de dados para análise de séries temporais de preços de indicadores agroeconômicos [Internet]. 2014 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-10112015-112734/


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