- A questão da precisão da previsão de séries temporais começou no final da década de 60
- A competição entre cientistas para verificar quem desenvolve um melhor modelo começou logo a seguir
- Estas competições podem ser uteis para o desenvolvimento de melhores previsões
A questão da precisão de previsão séries temporais apareceu pela primeira vez em uma tese de doutorado de David Reid em 1969. Cinco anos depois, o trabalho de Newbold e Clive Ranger utilizou 106 séries temporais e iniciaram uma discussão para tentar descobrir quais métodos eram mais precisos. Os autores sugeriram um combinação de técnicas como a melhor resposta para o assunto. A pesquisa da época começou a focar na descoberta do melhor modelo.
Makridakis e Hibon propuseram uma competição de previsão envolvendo um grande número de séries temporais. Qualquer pessoa poderia participar e esta talvez tenha sido a primeira competição de previsão. Eles usaram dados da demografia e economia, variando entre 9 a 132 observações, com dados não sazonais, e chegaram (conforme trabalho de 2000) as seguintes conclusões:
- Métodos sofisticados ou complexos não irão resultar em previsões mais precisas do que os métodos mais simples
- A classificação do desempenho dos métodos muda conforme a medida de análise de precisão usada
- O uso de vários métodos combinados supera, em média, métodos individuais
- A precisão depende do horizonte envolvido na previsão.
A partir deste instante, os pesquisadores começaram a focar nos modelos que produziram boas previsões, em lugar de focar naqueles modelos com melhores propriedades matemáticas.
Em 1998, Makridakis & Hibon realizaram um nova competição de previsão, envolvendo 3003 séries temporais, com 14 a 126 observações. Nesta competição, somente um concorrente usou redes neurais e o desempenho foi ruim. Hoje há um consenso de que esta técnica não é adequada para séries curtas, uma característica comum das séries temporais.
Nos dias atuais a competição é bem comum. O site Kaggle promove diversas competições para resolver problemas práticos, alguns deles vinculados à previsão. Já foi constatado que a competição ajuda a melhorar os resultados das previsões.
Adaptado daqui. Fonte da imagem aqui
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