Inferência sobre os hiperparâmetros dos modelos estruturais usando Bootstrap
Autor(a) principal: | |
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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 |
Resumo: | 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. |
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Glaura da Conceicao FrancoFrederico Rodrigues Borges da CruzRosangela Helena LoschiFrancisco Cribari NetoJuliana Aparecida Ribeiro2019-08-10T23:39:43Z2019-08-10T23:39:43Z2006-02-10http://hdl.handle.net/1843/RFFO-7HPSWMEsta 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.This dissertation is based on the decomposition of times series via non-observed components, through structural models. An alternative way to rewrite the structural models is by using the state space form. Once this transcription is done, the Kalman filter is used for updating the state vector and constructing the likelihood function to estimate the hyperparameters of the model. The bootstrap resampling technique is applied to make inferences on the hyperparameters of the models, attending for the construction of confidence intervals, which is made in the programming language Ox. The results of the simulations and a real time series application verify the efficiency of the language estimation process.Keywords: structural models, Kalman filter, hyperparameters, bootstrap.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGBootstrap (Estatística)EstatísticaKalman, FiltragemSeries temporaisInferencia (Logica)ProbabilidadesVerossimilhança (Estatística)Teoria da estimativaInferenciaModelosInferência sobre os hiperparâmetros dos modelos estruturais usando Bootstrapinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALdissertacaojuliana.pdfapplication/pdf1896363https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/RFFO-7HPSWM/1/dissertacaojuliana.pdf8b92c9103a16e55b6e4d3a62ddc22f03MD51TEXTdissertacaojuliana.pdf.txtdissertacaojuliana.pdf.txtExtracted texttext/plain134715https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/RFFO-7HPSWM/2/dissertacaojuliana.pdf.txt38b8a4cc348667814048c3faad9df897MD521843/RFFO-7HPSWM2019-11-14 03:43:48.72oai:repositorio.ufmg.br:1843/RFFO-7HPSWMRepositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T06:43:48Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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