Título
[pt] MODELOS COM MÚLTIPLOS REGIMES PARA SÉRIES TEMPORAIS: LIMIARES, TRANSIÇÕES SUAVES E REDES NEURAIS
Título
[en] REGIME-SWITCHING MODELS: THRESHOLDS, SMOOTH TRANSITIONS, AND NEURAL NETWORKS
Autor
[pt] MARCELO CUNHA MEDEIROS
Vocabulário
[pt] REDE NEURAL
Vocabulário
[pt] TRANSICOES SUAVES
Vocabulário
[pt] LIMIARES
Vocabulário
[pt] MODELOS NAO-LINEARES
Vocabulário
[pt] SERIE TEMPORAL
Vocabulário
[en] NEURAL NETWORKS
Vocabulário
[en] SMOOTH TRANSITIONS
Vocabulário
[en] THRESHOLD
Vocabulário
[en] NONLINEAR MODELS
Vocabulário
[en] TIME SERIE
Resumo
[pt] O objetivo desta tese é apresentar modelos mais flexíveis
com troca de regimes, combinando as idéias provenientes
dos modelos com limiar, com transição suave e redes
neurais. Os modelos aqui discutidos possuem múltiplos
regimes e a transição entre eles é controlada por uma
combinação linear de variáveis conhecidas. Um procedimento
de modelagem, baseada no trabalho de Teräsvirta e Lin
(1993), Eiterheim e Teräsvirta (1996), e Rech, Teräsvirta
e Tschernig (1999), consistindo das etapas de
especificação, estimação e avaliação, foi desenvolvido,
desta forma possibilitando ao analista de séries temporais
escolher entre diferentes alternativas durante o processo
de modelagem.
Resumo
[en] The goal of this thesis is to propose more flexible
regime-switching models combining
the ideas from the SETAR, STAR, and ANN specifications.
The models discussed in this
thesis are models with multi-regimes and with the
transition between regimes controlled by
a linear combination of known variables. A modelling
cycle procedure, based on the work
of Teräsvirta and Lin (1993), Eitrheim and Teräsvirta
(1996), and Rech, Teräsvirta and
Tschernig (1999), consisting of the stages of model
specification, parameter estimation,
and model evaluation, is developed allowing the
practitioner to choose among different
alternatives during the modelling cycle. Monte-Carlo
simulations and real applications
are used to evaluate the performance of the techniques
developed here and they suggested
that the theory is useful and the proposed models thus
seems to be an effective tool for
the practicing time series analysts.
Orientador(es)
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO
Banca
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO
Banca
CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES
Banca
RENATO GALVAO FLORES JUNIOR
Banca
HELIO DOS SANTOS MIGON
Banca
TIMO TERASVIRTA
Catalogação
2005-11-30
Apresentação
2000-08-03
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
application/pdf
Formato
application/pdf
Formato
application/pdf
Formato
application/pdf
Formato
application/pdf
Formato
application/pdf
Formato
application/pdf
Idioma(s)
PORTUGUÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7549@1
Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7549@2
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7549
Arquivos do conteúdo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS PDF CAPÍTULO 1 PDF CAPÍTULO 2 PDF CAPÍTULO 3 PDF CAPÍTULO 4 PDF CAPÍTULO 5 PDF CAPÍTULO 6 E REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS PDF