[en] LINEAR GROWTH BAYESIAN MODELS APPLIED TO TIME SERIES FORECASTING

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa:	2007
Autor(a) principal:	JOAO JOSE DE FARIAS NETO
Orientador(a):	Não Informado pela instituição
Banca de defesa:	Não Informado pela instituição
Tipo de documento:	Tese
Tipo de acesso:	Acesso aberto
Idioma:	por
Instituição de defesa:	MAXWELL
Programa de Pós-Graduação:	Não Informado pela instituição
Departamento:	Não Informado pela instituição
País:	Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:	[pt] SERIE TEMPORAL [pt] MODELO BAYESIANO [en] TIME SERIE [en] BAYESIAN MODEL
Link de acesso:	https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9836&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9836&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9836
Resumo:	[pt] O objetivo primordial desta tese é descrever e discutir um método para previsão de séries temporais que apresentam descontinuidades bruscas - o chamado Método Bayesiano de Crescimento Linear de Estados Múltiplos (MCL-EM), desenvolvido por Harrison e Stevens. Na primeira parte é feito um rápido apanhado dos métodos existentes para previsão de séries temporais e seu relacionamento com métodos bayesianos mais gerais. A seguir é apresentado o MCL-EM e comparado com os principais métodos clássicos de crescimento linear. Finalmente são apresentadas algumas aplicações a séries reais e simuladas e analisadas suas vantagens e desvantagens em relação aos demais métodos em geral.

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