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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 |
Unidade produtora: | Instituto de Matemática |
Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
Data de publicação: | 2015 |
País de publicação: | Brasil |
Idioma da publicação: | por |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
Aparece nas coleções: | Ciências Atuariais |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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