Modelo dinâmico para um processo auto-regressivo de primeira ordem, aplicando metodologia Bayesiana
Neste artigo apresentamos uma ramificação do processo auto-regressivo de primeira ordem com coeficiente aleatório e variante no tempo, assumindo uma estrutura de dependência dos coeficientes aleatórios, que leva a um modelo de filtro de Kalman adaptado. Embora o modelo de filtro de Kalman considerad...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidade Estadual de Maringá
2002-04-01
|
| Series: | Acta Scientiarum: Technology |
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| Online Access: | http://periodicos.uem.br/ojs/index.php/ActaSciTechnol/article/view/2553 |
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| author | Leonilce Mena Marinho Gomes de Andrade Filho |
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| description | Neste artigo apresentamos uma ramificação do processo auto-regressivo de primeira ordem com coeficiente aleatório e variante no tempo, assumindo uma estrutura de dependência dos coeficientes aleatórios, que leva a um modelo de filtro de Kalman adaptado. Embora o modelo de filtro de Kalman considerado seja uma generalização do filtro de Kalman Ordinário, sua análise produz dificuldades técnicas, porque não é possível encontrar uma forma fechada para o filtro, assim aplicamos simulação de Monte Carlo em Cadeia de Markov utilizando os algoritmos Amostrador de Gibbs e Metropolis-Hasting para fazer inferência quanto aos parâmetros do modelo e também fazer previsões de dados de uma série temporal de índice de preços de ações e preço do boi gordo. |
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| institution | Directory Open Access Journal |
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| publishDate | 2002-04-01 |
| publisher | Universidade Estadual de Maringá |
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| series | Acta Scientiarum: Technology |
| spelling | doaj.art-ed806bcbc0504f6c933948009b65abd02022-12-21T19:05:57ZengUniversidade Estadual de MaringáActa Scientiarum: Technology1806-25631807-86642002-04-012401755176010.4025/actascitechnol.v24i0.25531587Modelo dinâmico para um processo auto-regressivo de primeira ordem, aplicando metodologia BayesianaLeonilce Mena0Marinho Gomes de Andrade Filho1UEMUSPNeste artigo apresentamos uma ramificação do processo auto-regressivo de primeira ordem com coeficiente aleatório e variante no tempo, assumindo uma estrutura de dependência dos coeficientes aleatórios, que leva a um modelo de filtro de Kalman adaptado. Embora o modelo de filtro de Kalman considerado seja uma generalização do filtro de Kalman Ordinário, sua análise produz dificuldades técnicas, porque não é possível encontrar uma forma fechada para o filtro, assim aplicamos simulação de Monte Carlo em Cadeia de Markov utilizando os algoritmos Amostrador de Gibbs e Metropolis-Hasting para fazer inferência quanto aos parâmetros do modelo e também fazer previsões de dados de uma série temporal de índice de preços de ações e preço do boi gordo.http://periodicos.uem.br/ojs/index.php/ActaSciTechnol/article/view/2553processo Auto-regressivoinferência Bayesianamodelo dinâmicofiltro de KalmanGibbs-SamplingMetropolis-Hastings |
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