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Título: MODELO BAYESIANO DE CRESCIMENTO LINEAR PARA PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): JOAO JOSE DE FARIAS NETO

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 9836
Catalogação:  02/05/2007 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=9836@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9836@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9836

Resumo:
O objetivo primordial desta tese é descrever e discutir um método para previsão de séries temporais que apresentam descontinuidades bruscas - o chamado Método Bayesiano de Crescimento Linear de Estados Múltiplos (MCL-EM), desenvolvido por Harrison e Stevens. Na primeira parte é feito um rápido apanhado dos métodos existentes para previsão de séries temporais e seu relacionamento com métodos bayesianos mais gerais. A seguir é apresentado o MCL-EM e comparado com os principais métodos clássicos de crescimento linear. Finalmente são apresentadas algumas aplicações a séries reais e simuladas e analisadas suas vantagens e desvantagens em relação aos demais métodos em geral.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT E SUMÁRIO  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
APÊNDICES  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS  PDF
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