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Título: NON-GAUSSIAN SCORE DRIVEN MODELS FOR TIME SERIES WITH NON-LINEAR COMBINATION OF TREND AND SEASONALITY COMPONENTS
Autor: MATHEUS CARNEIRO NOGUEIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - ADVISOR
Nº do Conteudo: 66255
Catalogação:  19/03/2024 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  SENIOR PROJECT
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=66255@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66255@2

Resumo:
A commom technique in time series modeling is to decompose the time series into it s trend and seasonal components. Inside the Score-Driven Models class, this decomposition is usually made in an additive form, so that the series is expressed as the sum of its trend and seasonal components. However, it is not unusual that, even with the seasonal component being considered into the model, the residuals still show signs of seasonal dependency that were not captured by the model. With that said, the main objective of this project is to study if different non-linear combinations of those components are able to improve forecast accuracy in score driven models.

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