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Avançada


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Título: UMA ABORDAGEM SEQÜENCIAL ESPECTRAL NO ESTUDO DE SÉRIES TEMPORAIS NÃO ESTACIONÁRIAS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): MAYSA SACRAMENTO DE MAGALHAES

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 8787
Catalogação:  07/08/2006 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
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=8787@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8787@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8787

Resumo:
Diferentes procedimentos têm sido propostos para a modelagem e previsão de séries temporais sendo que nos anos recentes muitos dos métodos mais importantes têm sido formulados na representação espaço de estado. A principal vantagem de tal abordagem é que se pode usar o Filtro de Kalman diretamente para, seqüencialmente, atualizar o vetor de estado. Apresentamos de forma sistemática a abordagem para a previsão de Séries Temporais não- Estacionárias formulada na representação de espaço de estado desenvolvida por P.Young. A novidade desta abordagem não está na natureza dos algoritmos recursivos, e sim na maneira como os hiperparâmetros são obtidos. Modelling and forecasting of Time Series have been approached in many different ways. Lately, the most important approaches have been formulated in a state space framework. The state space representation enables the state vector to be sequentially updated in time via the Kalman filter. In this dissertation, we present in a systematic way an approach to modelling and forecasting of non-stationary time series, formulated in state space terms, and due to P. Young. The novelty of this methodology is neither the nature fo the time series models nor the recursive algorithms, but on how the hyperparameters are estimated

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