[pt] Os métodos clássicos para estudo de valores extremos de
séries temporais se apóiam nas chamadas distribuições de
extremos. Uma alternativa é o método P.O.T. (Peaks Over
Threshold), desenvolvido por hidrologistas, o qual estuda
apenas os valores da série que excedem um dado patamar.
Esses procedimentos são baseados em hipóteses restritivas.
Nesse trabalho desenvolvemos modelos sobre extremos que
podem ser utilizados em situações mais gerais. Eles são
essencialmente modelos lineares dinâmicos com inferência
Bayesiana, nos quais as observações têm um distribuição de
extremos. Embora essas distribuições não sejam da família
exponencial, toda a análise é feita explicitamente, sem
aproximações numéricas. Tratamos ainda da construção de
distribuições a priori não informáticas. Finalmente, a
partir desses modelos retomamos problemas clássicos de
previsão de extremos. / [en] The classical approaches for extreme values studies make
use the so called Extreme Values Distribution. An
alternative approach, known as P.O.T. (Peaks Over
Threshold) developed by hydrologists considers only
excedances over a given threshold value. All the existing
approaches are in a sense, based on constrained
hupothesis. In this thesis we developed forecasting models
for extreme values that are dynamic linear model as the
underlying formulation, and the Bayesian inference.
Although the process observation follows an extreme values
distribution and, therefore not a member of the
exponential family, we were able to formulate explicitly
the model with no use of numerical approximations
throughout, Concerning the parameter priors, we use in the
model formulation the Jeffery`s non informative prior.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:8356 |
| Date | 22 May 2006 |
| Creators | MARIA JOSE SCHUWARTZ FERREIRA |
| Contributors | REINALDO CASTRO SOUZA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
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