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GARMA models, a new perspective using Bayesian methods and transformations / Modelos GARMA, uma nova perspectiva usando métodos Bayesianos e transformações

Generalized autoregressive moving average (GARMA) models are a class of models that was developed for extending the univariate Gaussian ARMA time series model to a flexible observation-driven model for non-Gaussian time series data. This work presents the GARMA model with discrete distributions and application of resampling techniques to this class of models. We also proposed The Bayesian approach on GARMA models. The TGARMA (Transformed Generalized Autoregressive Moving Average) models was proposed, using the Box-Cox power transformation. Last but not least we proposed the Bayesian approach for the TGARMA (Transformed Generalized Autoregressive Moving Average). / Modelos Autoregressivos e de médias móveis generalizados (GARMA) são uma classe de modelos que foi desenvolvida para extender os conhecidos modelos ARMA com distribuição Gaussiana para um cenário de series temporais não Gaussianas. Este trabalho apresenta os modelos GARMA aplicados a distribuições discretas, e alguns métodos de reamostragem aplicados neste contexto. É proposto neste trabalho uma abordagem Bayesiana para os modelos GARMA. O trabalho da continuidade apresentando os modelos GARMA transformados, utilizando a transformação de Box-Cox. E por último porém não menos importante uma abordagem Bayesiana para os modelos GARMA transformados.

Identiferoai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-27032017-161141
Date16 December 2016
CreatorsAndrade, Breno Silveira de
ContributorsAndrade Filho, Marinho Gomes de
PublisherBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Source SetsUniversidade de São Paulo
LanguageEnglish
Detected LanguagePortuguese
TypeTese de Doutorado
Formatapplication/pdf
RightsLiberar o conteúdo para acesso público.

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