[pt] Nesta tese apresenta-se o Modelo de Redes Neurais Globais-
Locais (RNGL) dentro do contexto de modelos de séries
temporais. Esta formulação abrange alguns modelos não-
lineares já existentes e admite também o enfoque de Mistura
de Especialistas. Dedica-se especial atenção ao caso de
especialistas lineares, e são discutidos extensivamente
aspectos teóricos do modelo: condições de estacionariedade,
identificabilidade do modelo, existência, consistência e
normalidade assintótica dos estimadores dos parâmetros.
Considera-se também uma estratégia de construção do modelo
e são discutidos os procedimentos numéricos de estimação,
apresentando uma solução para o cálculo de valores
iniciais. Finalmente, ilustra-se a metodologia apresentada
em duas séries temporais reais, amplamente utilizada na
literatura de modelos não lineares. / [en] In this thesis, the Local Global Neural Networks model is
proposed within the context of time series models. This
formulation encompasses some already existing nonlinear
models and also admits the Mixture of Experts approach. We
place emphasis on the linear expert case and extensively
discuss the theoretical aspects of the model: stationary
conditions, existence, consistency and asymptotic normality
of the parameter estimates, and model identifiability. A
model building strategy is also considered and the whole
procedure is illustrated with two real time-series.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:3694 |
| Date | 02 July 2003 |
| Creators | MAYTE SUAREZ FARINAS |
| Contributors | CARLOS EDUARDO PEDREIRA, REINALDO CASTRO SOUZA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.0023 seconds