Estimação dos coeficientes de um processo de difusão

Michelle Ferreira Miranda

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor1	Gregorio Saravia Atuncar	pt_BR
dc.contributor.referee1	Adrian Pablo Hinojosa Luna	pt_BR
dc.contributor.referee2	Aniura Milanes Barrientos	pt_BR
dc.contributor.referee3	Chang Chung Yu Dorea	pt_BR
dc.creator	Michelle Ferreira Miranda	pt_BR
dc.date.accessioned	2019-08-11T23:12:37Z	-
dc.date.available	2019-08-11T23:12:37Z	-
dc.date.issued	2007-04-12	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/1843/RFFO-7KQPEL	-
dc.description.resumo	Os processos de difusão podem ser usados para a modelagem estocástica com aplicações em física, ciências biológicas, médicas e mais recentemente na economia. Entretanto, todos os modelos envolvem parâmetros desconhecidos ou funções desconhecidas que precisamos estimar utilizando as observações do processo. Em nosso trabalho estudamos uma forma de estimar as funções desconhecidas do modelo não-paramétrico de regressão polinomial local, de acordo com a proposta de Fan e Gijbels (1995). Além disso comparamos o método não-paramétrico com um paramétrico proposto por Cleur e Manfredi (1999) que utiliza a função de máxima verossimilhança. Os resultados obtidos faz com que acreditemos que o método não-paramétrico funciona tão bem quanto o paramétrico para estimular as funções desconhecidas de um modelo de difusão. Para finalizar, aplicamos o método a três conjuntos de dados e estimamos as funções do modelo.	pt_BR
dc.language	Português	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Minas Gerais	pt_BR
dc.publisher.initials	UFMG	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Diagnostico	pt_BR
dc.subject.other	Estatística	pt_BR
dc.subject.other	Difusão de processos	pt_BR
dc.subject.other	Estimativa de parametro	pt_BR
dc.subject.other	Estatística não paramétrica	pt_BR
dc.subject.other	Teoria da estimativa	pt_BR
dc.title	Estimação dos coeficientes de um processo de difusão	pt_BR
dc.type	Dissertação de Mestrado	pt_BR
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