Título: | SCOREDRIVENMODELS.JL: PACOTE EM JULIA PARA MODELOS GENERALIZADOS AUTORREGRESSIVOS COM SCORE | ||||||||||||
Autor: |
GUILHERME MEIRELLES BODIN DE MORAES |
||||||||||||
Colaborador(es): |
ALEXANDRE STREET DE AGUIAR - Orientador CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - Coorientador |
||||||||||||
Catalogação: | 03/FEV/2022 | Língua(s): | INGLÊS - ESTADOS UNIDOS |
||||||||||
Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | ||||||||||
Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
||||||||||||
Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=57291&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=57291&idi=2 |
||||||||||||
DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.57291 | ||||||||||||
Resumo: | |||||||||||||
Os modelos orientados por score, também conhecidos como modelos generalizados de score autorregressivo (GAS), representam uma classe de modelos
de séries temporais orientados por observação. Eles possuem propriedades
desejáveis para modelagem de séries temporais, como a capacidade de modelar diferentes distribuições condicionais e considerar parâmetros variantes
no tempo dentro de uma estrutura flexível. Neste trabalho, apresentamos
ScoreDrivenModels.jl, um pacote Julia de código aberto para modelagem,
previsão e simulação de séries temporais usando a estrutura de modelos
baseados em score. O pacote é flexível no que diz respeito à definição do
modelo, permitindo ao usuário especificar a estrutura de atraso e quais parâmetros são variantes no tempo ou constantes. Também é possível considerar várias distribuições, incluindo Beta, Exponencial, Gama, Lognormal,
Normal, Poisson, Student s t e Weibull. A interface fornecida é flexível,
permitindo aos usuários interessados implementar qualquer distribuição e
parametrização desejada.
|
|||||||||||||
|