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http://hdl.handle.net/1843/51496| Type: | Tese |
| Title: | Modelos fuzzy com alterações no universo de discurso para previsão de séries não estacionárias com aplicações em finanças e geotecnia |
| Authors: | Thiago Henrique Barbosa de Carvalho Tavares |
| First Advisor: | Eduardo Mazoni Andrade Marçal Mendes |
| First Co-advisor: | Bruno Pérez Ferreira |
| First Referee: | Leandro dos Santos Maciel |
| Second Referee: | Thiago Henrique Nogueira |
| Third Referee: | Adriano César Machado Ferreira |
| metadata.dc.contributor.referee4: | Victor Costa da Silva Campos |
| Abstract: | A modelagem de sistemas a partir de séries temporais visando predição ainda é um campo de pesquisa extremamente explorado nos dias atuais. Os estudos de predição nas áreas relativas ao mercado financeiro possuem relevância ainda mais acentuada, dada à cada vez mais acelerada evolução das tecnologias de transações financeiras com o surgimento de fintechs e criptomoedas, bem como do estreitamento das relações econômicas entre os países do mundo. Possuindo tal cenário como foco principal, este trabalho visa o desenvolvimento de modelos novos utilizando lógica fuzzy que possuam como principais pontos de inovação a segmentação do universo de discurso nebuloso em clusters utilizando aspectos estatísticos e estruturas computacionais recentes. Em seguida, os modelos são aplicados também a áreas não financeiras (como geotecnia) e em séries não temporais. Dentre os trabalhos gerados, frutos do desenvolvimento da tese, pode-se elencar: Um primeiro modelo em que é estudada a relação entre a taxa Selic e alguns parâmetros bancários definidos pelos chamados "Acordos de Basileia". A correlação cruzada entre a taxa Selic e os parâmetros é utilizada para explicar como esses parâmetros afetam a taxa Selic e vice-versa, de modo a definir a previsibilidade da taxa Selic utilizando (alguns) desses parâmetros como entradas. Propõe-se então um modelo de previsão da taxa Selic com base em alguns parâmetros específicos usando ideias de lógica fuzzy, que tratam de um particionamento do universo de discurso usando clusters relacionados à distribuição estatística dos dados de saída. O modelo proposto é comparado a outros quatro modelos conhecidos na literatura e mostrou ter um desempenho médio melhor em relação aos mesmos. Um segundo modelo fuzzy é apresentado onde o universo do discurso é baseado em uma estrutura de dados red-black tree (RBT) para aumentar as possibilidades de obter melhores previsões. O modelo foi aplicado para previsão do índice Ibovespa, no qual os valores de fechamento do índice foram agrupados em clusters após serem organizados utilizando a estrutura RBT. A estrutura de dados RBT é uma estrutura de dados de busca binária que promove um melhor equilíbrio, o que permite uma melhor precisão nos resultados da previsão. O modelo proposto é comparado a modelos fuzzy bastante conhecidos na literatura, apresentando melhores resultados de previsão. Um terceiro modelo apresenta uma integração entre as escolas de análise técnica e fundamentalista no mercado financeiro. Embora as análises técnica e fundamentalista coexistam em finanças, há dificuldades em integrá-las para auxiliar nas decisões de investimento. Devido a esse fato, muitos pesquisadores as utilizam separadamente, uma seguida da outra. Este modelo pretende integrar ambas as análises em um modelo matemático usando um novo modelo fuzzy de séries temporais. As simulações do modelo pretendem prever os valores futuros do S\&P 500 utilizando variáveis fundamentalistas e técnicas. Para verificar a acurácia do modelo, seu desempenho é medido usando a raiz do erro quadrático médio (RMSE) e comparado com outros modelos bem conhecidos na mesma área. Um quarto modelo apresenta predição para determinação da capacidade de carga em ancoragens. Os muros ancorados no solo no Brasil são muitas vezes dimensionados por metodologias que não se adaptam satisfatoriamente à realidade do solo nacional. Nesse sentido, a pesquisa buscou propor uma metodologia computacional simplificada para previsão da capacidade de carga de âncoras em obras geotécnicas. O modelo proposto foi um modelo fuzzy utilizando características específicas selecionadas dos solos e geometria de sistemas de paredes de amarração, cujas medições são mais fáceis de serem feitas em comparação com a própria capacidade de carga. Um quinto modelo aplicável a séries não temporais com aplicações na área de geotecnia, no qual é apresentada uma técnica de predição de capacidade de carga geotécnica de tirantes por meio de Lógica Fuzzy . Estes métodos possuem a vantagem de serem tolerantes ao conhecimento impreciso, incompleto e incerto, sendo, portanto, aplicável no encontro de soluções que são aproximações, viáveis e robustas ao mesmo tempo. Este modelo se propõe a ser objeto de consultas para projetistas e engenheiros no que tange ao projeto de tirantes. Para validação e aplicação do modelo, utilizou-se o resultado de 40 ensaios de recebimento (provas de carga) executados na Estação Vila Sônia da Linha 4 – Amarela, São Paulo-SP, dos quais, 32 foram utilizados para treinar o algoritmo e 8 foram utilizados para testar o modelo preditor. Os resultados obtidos foram próximos dos valores extrapolados dos ensaios de desempenho, mostrando-se uma alternativa viável para o dimensionamento de ancoragens. |
| Abstract: | The modeling of systems from time series aiming at prediction is still an extremely explored field of research nowadays. Prediction studies in areas related to the financial market are even more relevant, given the increasingly accelerated evolution of financial transaction technologies with the emergence of fintechs and cryptocurrencies, as well as the strengthening of economic relationships among the countries of the world. Having this scenario as its main focus, this work aims to develop new models using fuzzy logic that have as main innovation the segmentation aspect of the fuzzy universe of discourse into clusters using statistical aspects and recent computational structures. Then the models are also applied to non-financial areas and in non-time series. Among the works generated, as a result of the development of the thesis, we can list: A first model in which the relationship between the Selic rate and some banking parameters defined by the so-called Basel Accords is studied. The cross correlation between the Selic rate and the parameters is used to explain how these parameters affect the Selic rate and vice versa, in order to define the predictability of the Selic rate using (some) of these parameters as inputs. A prediction model of the Selic rate is then proposed based on some specific parameters using ideas of fuzzy logic, which deal with a partitioning of the universe of discourse using clusters related to the statistical distribution of the output data. The proposed model is compared to four other known models in the literature and has shown to have a better average performance in comparison to them. A second fuzzy model is presented where the universe of discourse is based on a red-black tree (RBT) data structure to increase the possibilities of obtaining better predictions. The model was applied to forecast the Ibovespa index where the closing values of the index were grouped into clusters after being organized using the RBT structure. The RBT data structure is a binary search data structure that promotes better balance, which allows for better accuracy in prediction results. The proposed model is compared with well-known fuzzy models in the literature, presenting better prediction results. A third model presents an integration between the schools of technical and fundamental analysis in the financial market. Although technical and fundamental analysis coexist in finance, there are difficulties in integrating them to assist in investment decisions. Due to this fact, many researchers use them separately, one after the other. This model intends to integrate both analysis into a mathematical model using a new fuzzy time series model. The model simulations aim to predict the future values of the S\&P 500 using fundamental and technical variables. To verify the accuracy of the model, its performance is measured using the root mean square error (RMSE) and compared with other well-known models in the same area. A fourth model presents a prediction for determining the load capacity in anchors. Walls anchored to the ground in Brazil are often dimensioned by methodologies that do not satisfactorily adapt to the reality of the national soil. In this sense, the research sought to propose a simplified computational methodology for predicting the carrying capacity of anchors in geotechnical works. The proposed model was a fuzzy model using selected specific characteristics of the soils and geometry of tie wall systems, whose measurements are easier to be made in comparison with the load capacity itself. A fifth model applicable to non-time series with applications in the area of geotechnics where a technique for predicting the geotechnical load capacity of ties using Fuzzy Logic is presented. These methods have the advantage of being tolerant to imprecise, incomplete and uncertain knowledge, being, therefore, applicable in finding solutions that are approximations, viable and robust at the same time. This model is intended to be the object of consultation for designers and engineers regarding the design of tie rods. For validation and application of the model, the results of 40 reception tests (load tests) performed at the Vila Sônia Station on Line 4 – Amarela, São Paulo-SP were used, of which 32 were used to train the algorithm and 8 were used to test the predictor model. The results obtained were close to the values extrapolated from the performance tests, proving to be a viable alternative for the design of anchors. |
| Subject: | Engenharia elétrica Predição (Lógica) Mercado financeiro Geotecnia Probabilidades |
| language: | por |
| metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| metadata.dc.publisher.department: | ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA |
| metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/51496 |
| Issue Date: | 29-Jul-2022 |
| Appears in Collections: | Teses de Doutorado |
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