Inferência sobre os hiperparâmetros dos modelos estruturais usando Bootstrap

• Autor(a) principal: Juliana Aparecida Ribeiro
• Data de Publicação: 2006
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/RFFO-7HPSWM
• topic: Inferencia; Modelos; Bootstrap (Estatística); Estatística; Kalman, Filtragem; Series temporais; Inferencia (Logica); Probabilidades; Verossimilhança (Estatística); Teoria da estimativa

Esta dissertação é baseada na decomposição de séries temporais via componentes não-observáveis, através dos chamados modelos estruturais. Uma forma alternativa de reescrever os modelos estruturais se dá por meio da forma de espaço de estados. Realizada esta transcrição, utiliza-se o chamado filtro de Kalman para a atualização do vetor de estado e para a construção da função de verossimilhança, tornando possível a estimação dos hiperparâmetros do modelo. Aplicações da técnica de reamostragem bootstrap são realizadas a fim de fazer inferências sobre os hiperparâmetros dos modelos, atentando-se, inclusive, para a construção de intervalos de confiança. Para tanto, são utilizadas implementações na linguagem de programação Ox. Resultados de simulações asseguram a eficiência do processo de estimação da linguagem Ox, juntamente à aplicação em uma série temporal real.