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Título: MODELOS SCORE-DRIVEN NÃO-GAUSSIANOS PARA SÉRIES TEMPORAIS COM COMBINAÇÃO NÃO LINEAR DAS COMPONENTES DE TENDÊNCIA E SAZONALIDADE
Autor: MATHEUS CARNEIRO NOGUEIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 66255
Catalogação:  19/03/2024 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TRABALHO DE FIM DE CURSO
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=66255@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66255@2

Resumo:
Uma técnica comum em modelagem de séries temporais é a decomposição da série de interesse em componentes de tendência e sazonalidade. Dentro da classe de modelos Score-Driven, essa decomposição é usualmente realizada de forma aditiva, de tal modo que a série temporal de interesse é expressa como a componente de tendência somada à componente de sazonalidade. Entretanto, não é raro que, mesmo contabilizando a componente sazonal, os resíduos do modelo implementado ainda indiquem dependência sazonal não capturada pelo modelo. Dito isso, o principal objetivo desse projeto é estudar se diferentes combinações não lineares dessas componentes são capazes de gerar modelos score-driven adequados e bem especificados para séries temporais.

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