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dc.contributor.advisorAbanto Valle, Carlos-
dc.contributor.authorPacca, Gabriella Pires-
dc.date.accessioned2018-09-04T14:07:38Z-
dc.date.available2018-09-06T03:00:15Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/4840-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectProcessos de Markovpt_BR
dc.subjectModelos dinâmicospt_BR
dc.titleAplicações de modelos markovianos ocultos em modelos dinâmicos não-lineares e não gaussianospt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.referee1Israel, Vinicius Pinheiro-
dc.contributor.referee2Santos, Dmitri-
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Matemáticapt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::OUTROS::CIENCIAS ATUARIAISpt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
Appears in Collections:Ciências Atuariais

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