Processos com Parâmetros Aleatórios para Modelos de Séries Temporais

• Autor(a) principal: Mena, Leonilce
• Data de Publicação: 2000
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28042016-145423/
• topic: Não disponível; Not available

Este trabalho apresenta uma abordagem bayesiana para fazer inferência sobre os parâmetros de modelos auto-regressivos. Neste contexto, quando os parâmetros variara de forma aleatória e independente adotamos um modelo hierárquico para descrever a densidade a posteriori dos parâmetros. Unia segunda abordagem supõe que os parâmetros variam de acordo com um modelo auto-regressivo de primeira ordem, nesse caso a abordagem proposta é vista como uma extensão do filtro de Kalman onde as variâncias dos ruídos são conhecidas. Os modelos foram analisados usando-se técnicas de simulação de Monte Carlo e a geração de amostras das densidades a posteriori permitiram fazer previsões de séries através das densidades preditivas. Ilustrações de séries financeiras com dados reais são apresentadas e avaliadas pela qualidade da previsão obtida, salientando-se o modelo que melhor representa os dados.