Séries temporais para modelos com parâmetros aleatórios: uma abordagem bayesiana
Este trabalho apresenta uma abordagem bayesiana para fazer inferência sobre os parâmetros de modelos auto-regressivos. Nesse contexto, quando os parâmetros variam de forma aleatória e independente, adotou-se um modelo hierárquico para descrever a densidade <em>a posteriori</em>. Uma segu...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidade Estadual de Maringá
2002-04-01
|
| Series: | Acta Scientiarum: Technology |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://periodicos.uem.br/ojs/index.php/ActaSciTechnol/article/view/2552 |
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| author | Leonilce Mena Marinho Gomes de Andrade Filho |
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| description | Este trabalho apresenta uma abordagem bayesiana para fazer inferência sobre os parâmetros de modelos auto-regressivos. Nesse contexto, quando os parâmetros variam de forma aleatória e independente, adotou-se um modelo hierárquico para descrever a densidade <em>a posteriori</em>. Uma segunda abordagem supõe que os parâmetros variam de acordo com um modelo auto-regressivo de primeira ordem; nesse caso a abordagem é vista como uma extensão do filtro de Kalman, no qual as variâncias dos ruídos são conhecidas. Os modelos foram analisados usando técnicas de simulação de Monte Carlo e a geração de amostras das densidades <em>a posteriori</em> permitiram fazer previsões de séries por intermédio das densidades preditivas Para exemplificar a aplicação dos modelos, consideramos uma série real correspondente ao preço de ações. |
| first_indexed | 2024-12-13T20:15:39Z |
| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1806-2563 1807-8664 |
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| publishDate | 2002-04-01 |
| publisher | Universidade Estadual de Maringá |
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