Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
1998 |
| Autor(a) principal: |
Mizoi, Marcia Fumi |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| 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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15032018-164925/
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Resumo: |
Neste projeto, abordamos os modelos de séries temporais estacionárias do tipo AR(p) e MA(q). O interesse é obter para estes modelos as- estimativas de máxima verossimilhança exata. A diferenciação explicita da função de verossimilhança exata para se obter estas estimativas, não é recomendável por envolver operações complicadas. Assim, [Box, Jenkins e Reinsel - 1994] sugerem métodos numéricos baseados em aproximações. Em [Miller - 1995] são apresentadas expressões mais simples para as derivadas da função de verossimilhança junto com um algoritmo iterativo, no caso de modelos AR(p). O objetivo do presente projeto é propor o uso de algoritmos de simulação de Monte Carlo com Cadeia de Markov (MCMC) para o cálculo das estimativas de máxima verossimilhança. Aqui, os algoritmos utilizados foram o amostrador de Gibbs em conjunto com o algoritmo de Metropolis-Hastings. Os resultados obtidos usando MCMC são comparados com as estimativas feitas pelos métodos numéricos propostos em [Box, Jenlcins e Reinsel - 1994] e [Miller - 1995]. |
