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Título: SCOREDRIVENMODELS.JL: A JULIA PACKAGE FOR GENERALIZED AUTOREGRESSIVE SCORE MODELS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): GUILHERME MEIRELLES BODIN DE MORAES

Colaborador(es):  ALEXANDRE STREET DE AGUIAR - Orientador
CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - Coorientador
Número do Conteúdo: 57291
Catalogação:  03/02/2022 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=57291@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57291@2

Resumo:
Score-driven models, also known as generalized autoregressive score (GAS) models, represent a class of observation-driven time series models. They possess desirable properties for time series modeling, such as the ability to model different conditional distributions and to consider time-varying parameters within a flexible framework. In this dissertation, we present ScoreDrivenModels.jl, an open-source Julia package for modeling, forecasting, and simulating time series using the framework of score-driven models. The package is flexible with respect to model definition, allowing the user to specify the lag structure and which parameters are time-varying or constant. It is also possible to consider several distributions, including Beta, Exponential, Gamma, Lognormal, Normal, Poisson, Student s t, and Weibull. The provided interface is flexible, allowing interested users to implement any desired distribution and parametrization.

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