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Coleção Digital

Avançada


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Título: MAXIMUM LIKELIHOOD RATIO TEST IN TIME SERIES IDENTIFICATION
Autor: JOSE MAURO PEDRO FORTES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  JOSE PAULO DE ALMEIDA E ALBUQUERQUE - ADVISOR
Nº do Conteudo: 14028
Catalogação:  27/08/2009 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14028@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14028@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14028

Resumo:
Very often random process identification techniques lead to several prospective models to characterize the process. The problem of choosing among these models is cast as a hypothesis testing problem, to which a likelihood ratio test is applied. For the special situation in which a choice between two autoregressive integrated moving average models is to made, likelihood ratio is derived and afterwards implemented through the Kalman-Bucy algorithm. Comparisons with another procedure usually connected to time series model choices show likelihood ratio tests are definetely superior.

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