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Tipo: Dissertação de Mestrado
Título: Análise de múltiplos pontos de mudança em modelos normal multivariados
Autor(es): Leonardo Brandão Freitas do Nascimento
Primeiro Orientador: Rosangela Helena Loschi
Primeiro membro da banca : Flavio Bambirra Goncalves
Resumo: Nesse trabalho, propõe-se uma extensão do Modelo Partição Produto para a identificação de múltiplos pontos de mudança, ao longo do tempo, no vetor de médias e na matriz de variância e covariância de uma sequência de dados com distribuição normal multivariada. Para isso, distribuições a priori conjugadas foram utilizadas para estimar o vetor de médias e a matriz de variância e covariância ao longo do tempo. Também propõe-se realizar uma comparação de cada parâmetro sequencialmente. Para este fim, constrói-se intervalos de mais alta densidade (intervalos HPD) a posteriori para a diferença de parâmetros em sucessivos instantes de tempo. Para avaliar o modelo proposto, foram considerados alguns cenários simulados e realizada uma aplicação em dados financeiros, mais especificamente uma análise do impacto da saída do Reino Unido da União Europeia.
Abstract: In this work, it is proposed an extension of the Product Partition Model for the identification of multiple change points, over time, in the vector of mean and the variance and covariance matrix of a data sequence with Multivariate normal distribution. Conjugates prior distributions were used to estimate the vector of means and the matrix of variance and covariance over time. In addition, it is proposed to carry out a comparison of each parameter sequentially. For this purpose, Higher density intervals (HPD intervals) for the difference of parameters at successive instants of time were used. To evaluate the model, some simulated scenarios were considered and an application in financial data, more specifically an analysis of the impact of the United Kingdom's exit from the European Union.
Assunto: Estatística
Estatistica
Verossimilhança (Estatistica)
Verossimilhança (Estatística)
Idioma: Português
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/ICED-ANLRMM
Data do documento: 13-Jan-2017
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