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Campo DCValorIdioma
dc.creatorPinto, Richard de Freitas-
dc.creatorMattos, Viviane Leite Dias-
dc.creatorNakamura, Luiz Ricardo-
dc.date.accessioned2023-11-24T17:19:13Z-
dc.date.available2023-11-24T17:19:13Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationPINTO, R. de F.; MATTOS, V. L. D.; NAKAMURA, L. R. Identificação do movimento linear da série temporal do volume mensal de transações da Criptomoeda Ethereum por meio do modelo SARIMA. Vetor - Revista de Ciências Exatas e Engenharias, Rio Grande, v. 33, n. 1, p. 97-104, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://periodicos.furg.br/vetor/article/view/15162pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/58602-
dc.description.abstractThis work presents the modeling of the monthly volume of transactions of the Ethereum cryptocurrency through theBox-Jenkins methodology, involving the steps: exploratory analysis, identification, guarantee and validation, some ofwhich performed using different techniques. The model found by the SARIMA modeling (Integrated autoregressivemodel of seasonal moving averages) was able to demonstrate the linear behavior of the data in a satisfactory way, butit was not enough to describe the behavior of the series, composed of linear and non-linear movement, being betterrepresented by a hybrid model.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grandept_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.sourceVetor - Revista de Ciências Exatas e Engenhariaspt_BR
dc.subjectSérie temporalpt_BR
dc.subjectEthereumpt_BR
dc.subjectSARIMApt_BR
dc.subjectTime seriespt_BR
dc.titleIdentificação do movimento linear da série temporal do volume mensal de transações da Criptomoeda Ethereum por meio do modelo SARIMApt_BR
dc.title.alternativeIdentification of linear movement in the time series of Ethereum cryptocurrency montly Transaction Volume through the SARIMA Modelpt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoEsse trabalho apresenta a modelagem do volume mensal de transações da criptmoeda Ethereum por meio da metodologia de Box-Jenkins, envolvendo as etapas: análise exploratória, identificação, estimação e validação, algumas das quais executadas com a utilização de diferentes técnicas. O modelo encontrado pela modelagem SARIMA (Modelo autoregressivo integrado de médias móveis sazonal) conseguiu descrever o comportamento linear dos dados de forma satisfatória, mas não foi suficiente para descrever o comportamento da série, composta por movimento linear e não linear, sendo melhor representada por um modelo híbrido.pt_BR
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