Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11422/4840
Tipo: Trabalho de conclusão de graduação
Título: Aplicações de modelos markovianos ocultos em modelos dinâmicos não-lineares e não gaussianos
Autor(es)/Inventor(es): Pacca, Gabriella Pires
Orientador: Abanto Valle, Carlos
Resumo: A modelagem de séries temporais, inferência e previsão, baseadas em modelos dinâmicos, é uma das mais importantes áreas que surgiram na estatística, visto que muitos dos problemas práticos envolvendo estatística podem ser colocados nesta estrutura. Este estudo aplicar a metodologia de aproximação a verossimilhança através de modelos markovianos ocultos em modelos dinâmicos não lineares e não Gaussianos. Para ilustrar essa aplicação, são apresentados estudos de simulação e de casos para dois tipos de modelos, que são: modelos de volatilidade estocástica e modelos de dados binários. Ao longo deste, encontram-se também um resumo de cadeia de Markov, alguns conceitos importantes de modelos dinâmicos e por fi m conclui-se com algumas sugestões para trabalhos futuros.
Palavras-chave: Processos de Markov
Modelos dinâmicos
Assunto CNPq: CNPQ::OUTROS::CIENCIAS ATUARIAIS
Departamento: Instituto de Matemática
Editor: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Data de publicação: 2015
País de publicação: Brasil
Idioma da publicação: por
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/11422/4840
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