Regressão semiparamétrica utilizando modelos de índice único

• Autor(a) principal: Barbian, Márcia Helena
• Data de Publicação: 2006
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/135418
• topic: Inferencia nao parametrica

O interesse em modelagem não paramétrica e semiparamétrica tem crescido significativamente na última década. Uma importante razão para isso é o aumento da capacidade computacional, visto que os cálculos dos estimadores são complexos e necessitam de muito processamento. Baseado nisso, muitos métodos e técnicas têm sido propostos e estudados. A regressão semiparamétrica é um método que pode ser utilizado em muitas situações. As principais motivações para o seu uso são: o desconhecimento sobre o tipo de relação entre variáveis regressaras e uma variável dependente, e quando possuímos um modelo com um número não pequeno de covariáveis. Este trabalho irá tratar da regressão semiparamétrica, utilizando-se o Modelo de Índice Único. Alguns aspectos teóricos do estimador serão discutidos, bem como seu método de estimação. Extensivos estudos de simulação serão feitos para verificar o desempenho do modelo em diversas situações - além de compará-lo em alguns casos ao método paramétrica. Além disso, uma série financeira empírica de taxa de câmbio dólar/real será investigada e modelada semiparametricamente. Também abordar-se-á, em uma breve introdução, a regressão não paramétrica e a estimação de funções densidade de probabilidade utilizando-se kernels.