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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: MODELAGEM BAYESIANA MCMC PARA UM PROCESSO ARCH MULTIVARIADO Autor: LUIS ALBERTO NAVARRO HUAMANI
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MONICA BARROS - ORIENTADOR
REINALDO CASTRO SOUZA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 1868
Catalogação: 20/08/2001 Liberação: 20/08/2001 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=1868&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1868&idi=2
Referência [es]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1868&idi=4
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1868
Resumo:
Título: MODELAGEM BAYESIANA MCMC PARA UM PROCESSO ARCH MULTIVARIADO Autor: LUIS ALBERTO NAVARRO HUAMANI
REINALDO CASTRO SOUZA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 1868
Catalogação: 20/08/2001 Liberação: 20/08/2001 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=1868&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1868&idi=2
Referência [es]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1868&idi=4
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1868
Resumo:
O objetivo deste trabalho é desenvolver uma estratégia
Metropolis-Hastings para inferência Bayesiana, usando a
estrutura ARCH multivatriada com representação BEKK.Em
problemas complexos, como a generalização ARCH/GARCH
univariadas para estruturas multivariadas, o processo de
inferência é dificultado por causa do número de
parâmetros
envolvidos e das restrições a que eles estão sujeitos.
Neste trabalho desenvolvemos uma estratégia Metropolis-
Hastings para inferência Bayesiana, usando uma estrutura
ARCH multivariada com representação BEKK.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |