Inuência do número de partículas na estimação de parâmetros via máxima verossimilhança em modelos de espaço de estados

• Autor(a) principal: Rodolfo Santos Nunes Rodrigues
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-AZGLPH
• topic: Estimação de parâmetros; Filtro de partículas; Modelo de espaço de estados; Número de partículas; Estatistica; Análise de variância; Teoria da estimativa

Modelos de espaço de estados são muito utilizados para modelar diversos problemas nas áreas de economia e biologia, por isso a realização de inferências, como, por exemplo, a estimação de parâmetros, para essa classe de modelos é importante. Para esses casos, os algoritmos da classe dos ltros de partículas são capazes de resolver questões relacionadas aos modelos não lineares e não gaussianos. Poyiadjisetal.(2011) propõe duas versões de algoritmos dessa classe para a estimação de parâmetros em modelos de espaço de estados. Uma versão tem complexidade computacional linear no número de partículas e a variância da estimativa cresce quadraticamente com o tempo. A outra versão tem custo computacional quadrático e a variância da estimativa linear. Com base nisso, Nemeth et al. (2016) apresenta uma nova versão, com a utilização de métodos de densidade de kernel e Rao-Blackwell, em que a variância da estimativa e a complexidade computacional são lineares. Neste trabalho, portanto, analisamos a inuência do número de partículas nessa última versão e obtemos um número ideal de partículas a ser utilizado para a estimação de parâmetros em modelos de espaço de estado, como, por exemplo, autorregressivo, de volatilidade estocástica e Poisson, por m, utilizamos ainda uma versão com ltro bootstrap para comparar com a proposta apresentada por Nemeth et al. (2016)