Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2006 |
Autor(a) principal: |
Alencar, Airlane Pereira |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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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: |
https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-121702/
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Resumo: |
Propomos um modelo espaço de estados com mudança de regime Markoviana, cujos regimes são associados com os parâmetros do modelo e as probabilidades de transição entre os regimes variam ao longo do tempo e são modeladas usando ondaletas. A estimação dos parâmetros é baseada no método de máxima verossimilhança usando o algoritmo EM. A distribuição dos estimadores é obtida usando o método bootstrap. Um método alternativo de estimação, também apresentado neste trabalho, é o amostrador de Gibbs. Para avaliar as variáveis de estado e as probabilidades de cada regime, são usados o filtro de Kalman condicional a cada regime e um filtro de probabilidades. Estes procedimentos são ilustrados com dados simulados e séries temporais reais mensais do índice de produção industrial dessazonalizado e do número de empregados no setor não agrícola, ambos nos Estados Unidos de janeiro de 1960 a janeiro de 1995. |