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Título: BAYESIAN MODEL FOR EXTREME VALUES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): MARIA JOSE SCHUWARTZ FERREIRA

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
GUTEMBERG HESPANHA BRASIL - Coorientador
Número do Conteúdo: 8356
Catalogação:  22/05/2006 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

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=8356@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8356@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8356

Resumo:
The classical approaches for extreme values studies make use the so called Extreme Values Distribution. An alternative approach, known as P.O.T. (Peaks Over Threshold) developed by hydrologists considers only excedances over a given threshold value. All the existing approaches are in a sense, based on constrained hupothesis. In this thesis we developed forecasting models for extreme values that are dynamic linear model as the underlying formulation, and the Bayesian inference. Although the process observation follows an extreme values distribution and, therefore not a member of the exponential family, we were able to formulate explicitly the model with no use of numerical approximations throughout, Concerning the parameter priors, we use in the model formulation the Jeffery`s non informative prior.

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