Modelos dinâmicos com estimação via filtro de partículas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nascimento, Igor Ferreira do
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/16813
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2014.
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spelling Modelos dinâmicos com estimação via filtro de partículasFiltro de partículasModelo dinâmicoAmostragem (Estatística)Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2014.Esta dissertação apresenta, de forma detalhada, as metodologias discutidas nos principais artigos seminais na área de Filtro de Partículas (FP). O FP _e uma técnica alvo de recentes estudos que apresenta soluções numéricas para problemas de difícil solução analítica. Tal técnica será abordada nos modelos dinâmicos e, para isso,necessitaria de recursos como Amostragem de Importância e Monte Carlo Sequencial,também discutidos neste trabalho. Os resultados encontrados nos FP seminais que foram estudados nesta dissertação, Gordon et al. (1993) e Pitt e Shephard (1999),tiveram estimativas próximas as soluções analítica encontradas no Filtro de Kalman.Além disso, foram comparadas duas técnicas de estimação dos parâmetros estáticos dos artigos de Liu e West (2001) e de Storvik (2002). Foram obtidos bons resultados,tanto para estimação dos estados latentes, quanto para os parâmetros estáticos.Dessa forma, a técnica de FP mostrou-se ser uma excelente opção de estimação por meio de aproximações numéricas online, no âmbito dos Modelos Dinâmicos. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACTThe technique FP has been the subject of recent studies and provides numerical solutions to dificult problems analytical solution. This technique will be discussed in Dynamic Models and, therefore, require resources such as Importance Sampling and Sequential Monte Carlo, also discussed in this paper. The results found in seminal FP that were studied in this dissertation, Gordon et al. (1993) and Pitt e Shephard(1999), provides close estimates to analytical solutions found in the Kalman filter estimates. In addition, two techniques for the estimation of static parameters ofarticles Liu e West (2001) and Storvik (2002) were compared. Good results wereobtained both for estimates of latent states, as for the static parameters. Thus, theFP technique proved to be an excellent choice of estimates by means of numerical approximations online, under the Dynamic Models.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Estatística (IE EST)Programa de Pós-Graduação em EstatísticaSilva, Cibele Queiroz daNascimento, Igor Ferreira do2014-11-10T17:19:35Z2014-11-10T17:19:35Z2014-11-102014-05-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfNASCIMENTO, Igor Ferreira do. Modelos dinâmicos com estimação via filtro de partículas. 2014. xiii, 103 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.http://repositorio.unb.br/handle/10482/16813A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-03-01T16:22:34Zoai:repositorio.unb.br:10482/16813Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-03-01T16:22:34Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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