| Summary: | A obtenção de previsões com maior acuracidade é uma necessidade constantemente requerida, em tempos onde há imensa disponibilidade de dados e recursos computacionais cada dia mais eficientes. Tais critérios possibilitaram o desenvolvimento de muitas técnicas de previsão individual ou de métodos de combinação que são considerados eficientes no intuito de reduzir erros. O desenvolvimento de novas técnicas, por sua vez, promove questionamentos quanto à identificação de quantas ou quais técnicas de previsão individual combinar. A literatura não é unânime ao tentar responder a estes questionamentos e indica a importância da correlação entre os erros de previsão na precisão da combinação. Posto isso, esta tese apresenta uma alternativa aos métodos atuais de combinar previsões, contemplando a correlação entre os erros de previsão, além de propor uma forma de identificar técnicas de previsão que sejam distintas quanto à modelagem de características da série de dados. Para identificar grupos de técnicas de previsão individual que sejam similares, utilizou-se a Análise de Agrupamentos em erros gerados por 15 técnicas de previsão que modelaram uma mesma série de dados real com tendência e sazonalidade. O resultado indicou a formação de 3 agrupamentos. Como alternativa aos métodos atuais de combinar previsão e selecionar a quantidade adequada de técnicas, utilizou-se a Análise de Componentes Principais. O método proposto mostrou-se viável quando comparado com outros métodos de combinação e quando submetido à modelagem de séries com maior variabilidade. === The obtaining of more accurate forecasts is a necessity often required in times where there is a huge availability of data and computing resources becoming more efficient every day. These criteria allowed the development of many individual forecasting techniques or combination methods that are considered efficient in order to reduce errors. The development of new techniques, in turn, promotes questioning as the identification of how many or which techniques to combine individual forecasts. The literature is not unanimous when trying to answer these questions and indicates the importance of the correlation between forecast errors on the accuracy of the combination. That said, this presents an alternative to current methods of combining forecasts, considering the correlation between forecast errors, and propose a way to identify predictive techniques that are different about the modeling features of the data series. To identify groups of individual forecasting techniques that are similar, it was used the cluster analysis on errors generated by 15 forecasting techniques that shaped the same series of real data with trend and seasonality. The result indicated the formation of 3 clusters. As an alternative to current methods of combining forecasting and selecting the appropriate amount of techniques, it was used the Principal Component Analysis. The proposed method has proved feasible when compared to other methods of combining and when subjected to modeling of series with greater variability.
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