[pt] Modelos estruturais para séries temporais vêm sendo
bastante utilizados ultimamente e, adotam, basicamente,
a
mesma idéia da decomposição clássica de uma série
temporal
em seus componentes não-observáveis: tendência,
sazonalidade, cíclica e irregular; para a componente
cíclica, em particular, que é modelada por uma senóide a
amortecida, existem apenas soluções no contexto da
Estatística Clássica Harvey (1985). Neste trabalho
discutimos extensivamente a solução Bayesiana para o
modelo, tornando completamente estocástico a componente
ciclo e obtendo um algoritmo para a estimação seqüencial
dos parâmetros. A natureza não linear do problema é
tratada pelos Modelos Dinâmicos Bayesianos; West e
Harrison (1986). / [en] The structural models for time series, so much in use
today make use of the well know idea of decomposing a time
series into its unobserved components of trend, seasonal,
cycle and noise. The cyclical component in particular,
which uses a damped sine wave to describe its moviment,
has a clear solution available already in computer
packages on the Classica framework of Harvey (1985). In
this thesis we present a Bayesian solution to the cyclical
component modelled by the same damped sine wave. The
frequency and the damping factor, regarded as
hyperparameters on the Classical solution are now
incorporated to the system state vector and estimated by a
sequential procedure. Finally, the non-linear nature of
model is elegantly dealt with by the Bayesian Dynamic
Models of West and Harrison (1986).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:8611 |
| Date | 03 July 2006 |
| Creators | GUTEMBERG HESPANHA BRASIL |
| Contributors | REINALDO CASTRO SOUZA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
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