Uma proposta para a geração de amostras aleatórias nos problemas de simulação em modelos de planejamento
Um modelo de predição do preço da celulose foi ajustado usando-se o tempo e o preço defasado como co-variáveis. A partir das estimativas dos parâmetros obtidas, foram propostas 48 possíveis tendências futuras para o preço da celulose. Posteriormente, três métodos de simulação foram usados para predizer os valores futuros definidos pelas várias tendências: M1<FONT FACE=Symbol>Þ</FONT> Pcel.f = µ; M2 <FONT FACE=Symbol>Þ</FONT> Pcel.f = µ + épsilonf, e M3 µf + épsilonf, em que m é a parte sistemática do modelo, e e f corresponde ao componente estocástico. Para as simulações foram usados o método de Monte Carlo e a distribuição triangular. Para comparar os valores simulados pelos três métodos com os conhecidos valores futuros nas várias tendências, foi usada a diferença relativa média entre os valores. No caso da ausência de tendência, os métodos M1 e M2 foram satisfatórios, apesar de o método M2 incluir distúrbios ao redor da média. No caso de haver tendência real, o método M3 teve a melhor "performance", mesmo sendo influenciado pela acurácia na predição da tendência.
Main Authors: | , , |
---|---|
Format: | Digital revista |
Language: | Portuguese |
Published: |
Sociedade de Investigações Florestais
2006
|
Online Access: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-67622006000500008 |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
id |
oai:scielo:S0100-67622006000500008 |
---|---|
record_format |
ojs |
spelling |
oai:scielo:S0100-676220060005000082007-02-01Uma proposta para a geração de amostras aleatórias nos problemas de simulação em modelos de planejamentoPeternelli,Luiz AlexandreSilva,Gilson Fernandes daLeite,Helio Garcia Simulação análise de risco planejamento florestal Um modelo de predição do preço da celulose foi ajustado usando-se o tempo e o preço defasado como co-variáveis. A partir das estimativas dos parâmetros obtidas, foram propostas 48 possíveis tendências futuras para o preço da celulose. Posteriormente, três métodos de simulação foram usados para predizer os valores futuros definidos pelas várias tendências: M1<FONT FACE=Symbol>Þ</FONT> Pcel.f = µ; M2 <FONT FACE=Symbol>Þ</FONT> Pcel.f = µ + épsilonf, e M3 µf + épsilonf, em que m é a parte sistemática do modelo, e e f corresponde ao componente estocástico. Para as simulações foram usados o método de Monte Carlo e a distribuição triangular. Para comparar os valores simulados pelos três métodos com os conhecidos valores futuros nas várias tendências, foi usada a diferença relativa média entre os valores. No caso da ausência de tendência, os métodos M1 e M2 foram satisfatórios, apesar de o método M2 incluir distúrbios ao redor da média. No caso de haver tendência real, o método M3 teve a melhor "performance", mesmo sendo influenciado pela acurácia na predição da tendência.info:eu-repo/semantics/openAccessSociedade de Investigações FlorestaisRevista Árvore v.30 n.5 20062006-10-01info:eu-repo/semantics/articletext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-67622006000500008pt10.1590/S0100-67622006000500008 |
institution |
SCIELO |
collection |
OJS |
country |
Brasil |
countrycode |
BR |
component |
Revista |
access |
En linea |
databasecode |
rev-scielo-br |
tag |
revista |
region |
America del Sur |
libraryname |
SciELO |
language |
Portuguese |
format |
Digital |
author |
Peternelli,Luiz Alexandre Silva,Gilson Fernandes da Leite,Helio Garcia |
spellingShingle |
Peternelli,Luiz Alexandre Silva,Gilson Fernandes da Leite,Helio Garcia Uma proposta para a geração de amostras aleatórias nos problemas de simulação em modelos de planejamento |
author_facet |
Peternelli,Luiz Alexandre Silva,Gilson Fernandes da Leite,Helio Garcia |
author_sort |
Peternelli,Luiz Alexandre |
title |
Uma proposta para a geração de amostras aleatórias nos problemas de simulação em modelos de planejamento |
title_short |
Uma proposta para a geração de amostras aleatórias nos problemas de simulação em modelos de planejamento |
title_full |
Uma proposta para a geração de amostras aleatórias nos problemas de simulação em modelos de planejamento |
title_fullStr |
Uma proposta para a geração de amostras aleatórias nos problemas de simulação em modelos de planejamento |
title_full_unstemmed |
Uma proposta para a geração de amostras aleatórias nos problemas de simulação em modelos de planejamento |
title_sort |
uma proposta para a geração de amostras aleatórias nos problemas de simulação em modelos de planejamento |
description |
Um modelo de predição do preço da celulose foi ajustado usando-se o tempo e o preço defasado como co-variáveis. A partir das estimativas dos parâmetros obtidas, foram propostas 48 possíveis tendências futuras para o preço da celulose. Posteriormente, três métodos de simulação foram usados para predizer os valores futuros definidos pelas várias tendências: M1<FONT FACE=Symbol>Þ</FONT> Pcel.f = µ; M2 <FONT FACE=Symbol>Þ</FONT> Pcel.f = µ + épsilonf, e M3 µf + épsilonf, em que m é a parte sistemática do modelo, e e f corresponde ao componente estocástico. Para as simulações foram usados o método de Monte Carlo e a distribuição triangular. Para comparar os valores simulados pelos três métodos com os conhecidos valores futuros nas várias tendências, foi usada a diferença relativa média entre os valores. No caso da ausência de tendência, os métodos M1 e M2 foram satisfatórios, apesar de o método M2 incluir distúrbios ao redor da média. No caso de haver tendência real, o método M3 teve a melhor "performance", mesmo sendo influenciado pela acurácia na predição da tendência. |
publisher |
Sociedade de Investigações Florestais |
publishDate |
2006 |
url |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-67622006000500008 |
work_keys_str_mv |
AT peternelliluizalexandre umapropostaparaageracaodeamostrasaleatoriasnosproblemasdesimulacaoemmodelosdeplanejamento AT silvagilsonfernandesda umapropostaparaageracaodeamostrasaleatoriasnosproblemasdesimulacaoemmodelosdeplanejamento AT leiteheliogarcia umapropostaparaageracaodeamostrasaleatoriasnosproblemasdesimulacaoemmodelosdeplanejamento |
_version_ |
1756388621632405504 |