Aplicações de modelos markovianos ocultos em modelos dinâmicos não-lineares e não gaussianos

dc.contributorAbanto Valle, Carlos
dc.contributorIsrael, Vinicius Pinheiro
dc.contributorSantos, Dmitri
dc.creatorPacca, Gabriella Pires
dc.date2018-09-04T14:07:38Z
dc.date2023-09-27T03:01:17Z
dc.date2015
dc.date.accessioned2023-09-27T13:16:07Z
dc.date.available2023-09-27T13:16:07Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11422/4840
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8904584
dc.descriptionA 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.
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiro
dc.publisherBrasil
dc.publisherInstituto de Matemática
dc.publisherUFRJ
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectProcessos de Markov
dc.subjectModelos dinâmicos
dc.subjectCNPQ::OUTROS::CIENCIAS ATUARIAIS
dc.titleAplicações de modelos markovianos ocultos em modelos dinâmicos não-lineares e não gaussianos
dc.typeTrabalho de conclusão de graduação


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