Banca de QUALIFICAÇÃO: MANOEL ALEXANDRE DE LUCENA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MANOEL ALEXANDRE DE LUCENA
DATA : 16/05/2024
HORA: 13:00
LOCAL: Plataforma Virtual Google Meet
TÍTULO:

Modelagem e previsão de pequenas séries temporais nacionais de ecoeficiência

PALAVRAS-CHAVES:

Desenvolvimento sustentável. Impactos ambientais e económicos. Análise Envoltória de Dados da Janela. Algoritmos de aprendizado de máquina.

PÁGINAS: 117
RESUMO:

As séries temporais de ecoeficiência são úteis para monitorar a relação entre variáveis econômicas e ambientais. Contudo, as séries cronológicas nacionais sobre a ecoeficiência são, na sua maioria, pequenas ou muito pequenas. Portanto, são necessárias estratégias específicas para modelar e prever esses tipos de séries. Nesse contexto, o objetivo desta pesquisa é estudar um método de modelagem e previsão de séries temporais de ecoeficiência nacionais. Por sua vez, para obter séries temporais de ecoeficiência nacionais, aplica-se a Análise Envoltória de Dados combinada com a Análise de Janelas (WDEA). Para calcular o tamanho da janela no WDEA, é proposto um método baseado na divergência de ecoeficiência. Em particular, a largura ideal da janela é aquela que maximiza a dispersão da ecoeficiência. Para modelar as séries temporais nacionais de ecoeficiência são consideradas duas estratégias: (i) séries temporais individuais; e (ii) abordagens conjuntas. No primeiro caso, considera-se a forma usual de lidar com cada série temporal univariada. Este último caso consiste em agrupar as séries temporais univariadas dos territórios, considerando os efeitos individuais de cada país e defasagens. Modelos únicos de aprendizado de máquina para séries temporais são adotados em ambos os casos: Support Vector Regression (SVR), Long Short-Term Memory (LSTM), Decision Tree Regression (DTR); e ensemble: combinação por Média Simples (SA), Mediana Simples (SM), Variância Mínima (MV); Regressão florestal aleatória (RFR) e reforço de gradiente extremo (XGB). Além disso, considerando a abordagem individual, também são consideradas a Média Móvel Integrada Autoregressiva (ARIMA) e a Suavização Exponencial (ETS). Os países Mercosul, BRICS e G18 foram considerados como estudos de caso, envolvendo séries temporais de ecoeficiência de 1995 a 2020. O tamanho ideal da janela é igual a 1, com máxima dispersão da ecoeficiência entre os países. Dos três casos estudados, a abordagem pooled venceu em dois (Mercosul e BRICS), com 66,7% das séries. Além disso, a aprendizagem em conjunto vence em 11 (57,9%) séries temporais. Porém, em geral os modelos construídos com estruturas agrupadas venceram em 42,1% das séries temporais consideradas. Por fim, considerando os melhores modelos e o horizonte de 8 anos à frente, a ecoeficiência média foi prevista em aproximadamente 0,71, 0,56 e 0,39, para Mercosul, BRICS e G18, respectivamente. Concluindo, a abordagem agrupada pode ser uma boa técnica de previsão, mas ainda são necessárias melhorias.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - CARLOS WAGNER OLIVEIRA
Presidente - PAULO RENATO ALVES FIRMINO