[en] SCOREDRIVENMODELS.JL: A JULIA PACKAGE FOR GENERALIZED AUTOREGRESSIVE SCORE MODELS

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: GUILHERME MEIRELLES BODIN DE MORAES
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] PARAMETROS VARIANTES NO TEMPO; [pt] MODELOS NAO-GAUSSIANOS; [pt] MODELOS DE SERIES TEMPORAIS; [pt] MODELOS GENERALIZADOS DE SCORE AUTORREGRESSIVO; [pt] MODELOS ORIENTADOS POR SCORE; [en] TIME-VARYING PARAMETER; [en] NON-GAUSSIAN MODELS; [en] TIME SERIES MODELS; [en] GENERALIZED AUTOREGRESSIVE SCORE MODELS; [en] SCORE-DRIVEN MODELS
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57291&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57291&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.57291

[pt] Os modelos orientados por score, também conhecidos como modelos generalizados de score autorregressivo (GAS), representam uma classe de modelos de séries temporais orientados por observação. Eles possuem propriedades desejáveis para modelagem de séries temporais, como a capacidade de modelar diferentes distribuições condicionais e considerar parâmetros variantes no tempo dentro de uma estrutura flexível. Neste trabalho, apresentamos ScoreDrivenModels.jl, um pacote Julia de código aberto para modelagem, previsão e simulação de séries temporais usando a estrutura de modelos baseados em score. O pacote é flexível no que diz respeito à definição do modelo, permitindo ao usuário especificar a estrutura de atraso e quais parâmetros são variantes no tempo ou constantes. Também é possível considerar várias distribuições, incluindo Beta, Exponencial, Gama, Lognormal, Normal, Poisson, Student s t e Weibull. A interface fornecida é flexível, permitindo aos usuários interessados implementar qualquer distribuição e parametrização desejada.