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Título: MODELOS GAS APLICADOS A SERIES TEMPORAIS DE VAZAO E VENTO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): GILSON GONCALVES DE MATOS

Colaborador(es):  CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - Orientador
Número do Conteúdo: 22121
Catalogação:  04/10/2013 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=22121@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=22121@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.22121

Resumo:
Os modelos GAS (generalized autoregressive score) são modelos de séries temporais com parâmetros variantes no tempo, os quais possuem sua evolução ditada pelo vetor score ponderado da função de verossimilhança. A avaliação da verossimilhança nestes modelos é bastante simples, bem como incorporação de efeitos como assimetria, memória longa e outras dinâmicas. Por serem baseados no score da verossimilhança, exporta-se a estrutura completa da distribuição preditiva para o mecanismo de atualização dos parâmetros, e não apenas a média ou momentos de ordem superior. Estas características, somadas á capacidade de lidar com processos multivariados e não estacionários, tornam a classe em estudo uma nova alternativa para a construção de modelos com parâmetros variantes, particularmente para séries temporais não gaussianas. Nesta dissertação, foram desenvolvidos modelos GAS univariados para a análise das séries mensais de vazão do Rio Paraibuna (MG) e de fator de capacidade de uma usina é olica não divulgada do Nordeste, utilizando as distribuições gama e beta, respectivamente. Além disso, foi derivado um novo modelo GAS bivariado com marginais gama e beta para a modelagem conjunta dos processos de vazão e vento, de modo a explorar a complementaridade sazonal entre as séries.

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