Inferência bayesiana para processos assimétricos fracionários

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pereira Barahona, Manuel Jesus, 1984-
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1634530
Resumo: Orientador: Laura Leticia Ramos Rifo
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spelling Inferência bayesiana para processos assimétricos fracionáriosInferencia bayesiana para procesos asimétricos fraccionariosInferência bayesianaVerossimilhança (Estatística)Métodos MCMC (Estatística)Bayesian inferenceLikelihood (Statistics)MCMC methods (Statistics)Orientador: Laura Leticia Ramos RifoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação CientíficaResumo: Neste trabalho estamos interessados em dois tipos de processos. Primeiro, em processos onde uma barreira de semipermeabilidade divide o espaço de estados, produzindo uma difusão assimétrica em cada lado. E segundo, aqueles que apresentam uma distribuição marginal assimétrica e caudas pesadas. O interesse de trabalhar neste tipo de problemas surge no contexto de modelagem de dados temporais como, por exemplo, preços de ativos, dados climáticos, dados temporais bidimensionais, etc. Em particular, trabalhamos com métodos MCMC e Bayesianos livres de verossimilhança. Este último é aplicado a modelos onde a função de verossimilhança é analiticamente intratável ou computacionalmente proibitiva. Apresentamos inferências bayesianas sobre os parâmetros envolvidos nesses tipos de processos. Além disso, discutimos o comportamento assintótico de alguns estimadores bayesianos para os parâmetros. Validamos as inferências obtidas através de conjuntos de dados simulados e dados reaisAbstract: In this work we have interest in two classes of processes. First, in processes where a semi-permeable barrier splits the state space, producing a skewed diffusion that can have different rates on each side. And second, those that have distributional asymmetry and heavy tails. The interest to work in this type of problems arises in the context of temporal data modeling for example; options prices, climate data, temporary two-dimensional data, etc. In particular, we work with MCMC and likelihood-free Bayesian methods. The latter is applied to models where the likelihood function is analytically intractable or computationally prohibitive. We present Bayesian inferences about the parameters involved in these classes of processes. In addition, we discuss the asymptotic behavior of some Bayesian estimators for the parameters. We validate the inferences through simulated datasets and real dataDoutoradoEstatísticaDoutor em EstatísticaCAPES2013-2014[s.n.]Rifo, Laura Leticia Ramos, 1970-Garcia, Jesus EnriqueRuffino, Paulo Regis CaronStern, Julio MichaelIzbicki, RafaelUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em EstatísticaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASPereira Barahona, Manuel Jesus, 1984-20182018-07-04T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf1 recurso online (87 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1634530PEREIRA BARAHONA, Manuel Jesus. Inferência bayesiana para processos assimétricos fracionários. 2018. 1 recurso online (87 p.) Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1634530. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1060180Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-05-31T10:16:39Zoai::1060180Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2021-05-31T10:16:39Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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