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Publicação

Previsão dos indicadores do Covid-19

dc.contributor.advisorCaiado, Jorge
dc.contributor.authorVieira, Margarida Faria Carvalho Lopes
dc.date.accessioned2023-01-06T18:00:07Z
dc.date.available2023-01-06T18:00:07Z
dc.date.issued2022-10
dc.descriptionMestrado Bolonha em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e Empresarialpt_PT
dc.description.abstractA presente dissertação centra-se na modelação e previsão dos principais indicadores da doença Covid-19: número diário de novos casos, óbitos e internamentos. Pretende-se identificar e ajustar os modelos que melhor preveem as séries temporais em estudo. Para tal, apresentamos os principais métodos determinísticos e estocásticos de previsão de séries temporais univariadas: métodos de alisamento exponencial (Holt-Winters) e modelos autoregressivos e de médias móveis (ARMA). Para avaliar a qualidade preditiva dos métodos em estudo, usamos as medidas dos erros de previsão do Erro Quadrático Médio, Erro Absoluto Médio e Erro Percentual Absoluto Médio. Os resultados obtidos apontam para a escolha dos métodos mais simples e com menor esforço computacional para prever qualquer dos indicadores do Covid-19.pt_PT
dc.description.abstractThe present dissertation focuses on the modeling and prediction of the main indicators of the Covid-19 disease: daily number of new cases, deaths and hospitalizations. We aim to identify and adjust the models that best predict the time series under study. To accomplish this task, we will present the main deterministic and stochastic methods of forecasting univariate time series: exponential smoothing methods (Holt-Winters) and autoregressive and moving average models (ARMA). To assess the predictive quality of the methods under study, we used the Mean Squared Error, Mean Absolute Error and Mean Absolute Percentage Error measurements. The results obtained show that the choice of the simplest methods and with less computational effort to predict any of the indicators of Covid-19.pt_PT
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionpt_PT
dc.identifier.citationVieira, Margarida Faria Carvalho Lopes (2022). “Previsão dos indicadores do Covid-19". Dissertação de Mestrado. Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão.pt_PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.5/26741
dc.language.isoporpt_PT
dc.publisherInstituto Superior de Economia e Gestãopt_PT
dc.subjectCovid-19pt_PT
dc.subjectMétodos de previsãopt_PT
dc.subjectModelo ARMApt_PT
dc.subjectMétodos de Holt-Winterspt_PT
dc.subjectErros de previsãopt_PT
dc.subjectForecast Methodspt_PT
dc.subjectARMA modelpt_PT
dc.subjectHolt-Winters methodpt_PT
dc.subjectForecast Errorspt_PT
dc.titlePrevisão dos indicadores do Covid-19pt_PT
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typemasterThesispt_PT

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