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Título: STATISTICAL MODELS WITH PARAMETERS CHANGING THROUGH AN ADAPTIVE MECHANISM
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): HENRIQUE HELFER HOELTGEBAUM

Colaborador(es):  CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - Orientador
NIALL ADAMS - Coorientador
Número do Conteúdo: 45801
Catalogação:  23/10/2019 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES

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=45801@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=45801@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.45801

Resumo:
This thesis is composed of three papers in which the common ground among them is statistical models with time-varying parameters. All of them adopt a framework that uses a data-driven mechanism to update its coefficients. The first paper explores the application of a new class of non-Gaussian time series framework named Generalized Autoregressive Scores (GAS) models. In this class of models the parameters are updated using the score of the predictive density. We motivate the use of GAS models by simulating joint scenarios of wind power generation. In the last two papers, Stochastic Gradient Descent (SGD) is adopted to update time-varying parameters. This methodology uses the derivative of a user specified cost function to drive the optimization. The developed framework is designed to be applied in a streaming data context, therefore adaptive filtering techniques are explored to account for concept-drift.We explore this framework on cyber-security and instrumented infrastructure applications.

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