Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
Grande, Aline Foerster |
| Orientador(a): |
Pumi, Guilherme |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/259423
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Resumo: |
O presente trabalho propõe uma abordagem Bayesiana para a estimação dos parâmetros do modelo βARMA(p, q), modelos de séries temporais para dados com suporte no intervalo (0, 1). Para tanto, emprega-se a técnica de amostragem Monte Carlo Hamiltoniano, reconhecida por sua eficiência computacional na estimação de parâmetros em modelos mais complexos. O estudo conduz simulações de Monte Carlo considerando modelos βARMA sob diversos cenários, bem como uma análise de sensibilidade com relação à escolha das prioris utilizadas e a detecção de raízes unitárias. Para ilustrar a aplicação da abordagem proposta, são utilizados dados de energia hidrelétrica como exemplo. |
