Intervalos de previsão bootstrap para modelos estruturais
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Ela Mercedes Medrano de Toscano
Cristiano Augusto Coelho Fernandes
Cristiano Augusto Coelho Fernandes
Resumo
Este trabalho dedica-se à implementação da metodoloia de construção de intervalos de previsão bootstrap não-paramétricopara as formas de espaço de estados (EE)), baseando-se na proposta apresentada em Rodriguez e Ruiz (2009). Os EE são uma alternativa de reescrever os modelos estruturais, os quais decompõem as séries temporais em seus componentes não-observáveis (nível, tendência e sazonalida). Particularmente, este trabalho tem a finalidade de estender a metodologia apresentada por Rodriguez e Ruiz (2009) para modelos estruturais mais complexos, implementando-se na linguagem Ox e comparando os resultados das simulações com o método tradicional de construção de intervalos de previsão assintóticos e também com procedimento bootstrap paramétrico.
Abstract
This work is dedicated to the implementation of the methodology to calculate nonparametric bootstrap prediction intervals in state space form (SS), based on the work of Rodriguez and Ruiz (2009). The SS are an alternative way of rewriting the structural models, which decompose the time series in their non-observable components (level, trend and seasonality). Mainly, this work has the interest of extending the methodology proposed by Rodriguez and Ruiz (2009) to more complex structural models, implementing the algorithms in the Ox language and comparing the simulation results with the traditional method of constructing asymptotic prediction intervals and also with the parametric bootstrap procedure.
Assunto
Bootstrap (Estatística), Estatística, Analise multivariada, Series temporais, Análise espacial (Estatística)
Palavras-chave
sazonalidade, Forma de espaço de estados, filtro de Kalman, bootstrap