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Reprezentace řešení autonomních lineárních diskrétních systémů a jejich aplikace v teorii řízení / Representations of Solutions to Autonomous Linear Discrete Systems and Their Applications in the Control Theory

Mencáková, Kristýna January 2020 (has links)
Disertační práce se zabývá soustavou lineárních diskrétních rovnic se zpožděním a řeší Cauchyovu úlohu s danou počáteční podmínkou užitím zde definovaných maticových funkcí. Odvozený vzorec je pak použit při řešení úlohy relativní řiditelnosti této soustavy. Je dokázáno kritérium řiditelnosti soustavy, nalezena množina všech řídicí funkcí a minimální funkce vyhovující dané úloze.
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[pt] ESTIMAÇÃO DE MODELOS NÃO-LINEARES BASEADOS EM CONDIÇÕES DE MOMENTO / [en] MOMENT-BASED ESTIMATION OF NONLINEAR MODELS

DANILO CAIANO DELGADO 10 July 2020 (has links)
[pt] O objetivo desta dissertação é comparar através de um estudo de simulação diferentes estimadores de modelos não-lineares. Nós consideramos neste trabalho o estimador não-linear de mínimos quadrados em dois estágios (NL2SLS), o estimador não-linear de máxima verossimilhança de informação limitada (LIML) e o estimador com função controle (CF). Os resultados mostram que os estimadores CF e LIML possuem em geral uma performance superior ao do NL2SLS para os modelos selecionados. O trabalho considera uma aplicação de uma Curva de Phillips não-linear para a Economia Brasileira. / [en] The aim of this dissertation is to compare, in a simulation study, different nonlinear estimators for selected models. We consider the two-stage nonlinear least-squares (NL2SLS), the nonlinear limited information maximum likelihood (LIML), and the control function (CF) estimator. Our results show that usually either CF or LIML estimators perform better than the NL2SLS estimator for the selected models. In an application with real data, we consider the estimation a nonlinear Phillips Curve for Brazilian economy.

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