Data/hora: 11/06/2024 10:52:22

Provedor de dados: | 64
País: | Brazil
Título: | Ajuste de modelos autorregressivos, na forma de modelos lineares dinâmicos, via inferência Bayesiana
Autores: | Souza,Marcelo Costa; Sáfadi,Thelma.
Data: | 2004-10-01
Ano: | 2004
Palavras-chave: | FFBS; Inferência bayesiana; Modelos lineares dinâmicos; Séries temporais.
Resumo: | Os modelos autorregressivos têm sido utilizados para as mais diversas aplicações, a maioria pela análise clássica, na qual os parâmetros são quantidades fixas, não podendo assumir variações ao longo do tempo. Com este trabalho objetivou-se a compreensão de modelos autorregressivos de ordem 2, AR(2), representados na forma de modelos lineares dinâmicos, utilizando como processo de estimação a inferência Bayesiana. O método de Cadeias de Markov Monte Carlo (MCMC) foi utilizado para o cálculo das estimativas a partir da implementação dos algoritmos amostrador de Gibbs e "Forward Filtering, Backward Sampling - FFBS". Com base nos modelos AR(2), apresentaram-se o cálculo e a obtenção das distribuições condicionais completas para todos os parâmetros do modelo. Para avaliar o comportamento e a qualidade do ajuste, utilizaram-se duas cadeias de valores, cada uma com 8000 iterações, para três diferentes tamanhos de séries geradas, com 200, 500 e 800 observações. Como parte da aplicação, ajustou-se a série Canadian Lynx (NICHOLLS e QUIN, 1982) para diferentes fatores de desconto (0,90, 0,95 e 0,99), sendo o erro quadrático médio resultante utilizado para a comparação com o ajuste da mesma série, via inferência clássica. Um melhor ajuste para o modelo com fator de desconto igual a 0,99 foi observado. Considerando-se as estimativas obtidas tanto no caso simulado quanto para dados reais, obtiveram-se as previsões um passo à frente para as séries atualizada e "amostrada para trás", e para essa última, o ajuste e o erro quadrático médio comportaram-se bem melhor. Com base nos resultados obtidos, observou-se um bom ajuste dos modelos AR(2) na forma de modelos dinâmicos, via inferência Bayesiana, além de se obter uma melhor compreensão em relação à qualidade do ajuste em diferentes situações, simuladas e reais.
Tipo: | Info:eu-repo/semantics/article
Idioma: | Português
Identificador: | http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-70542004000500022
Editor: | Editora da Universidade Federal de Lavras
Relação: | 10.1590/S1413-70542004000500022
Formato: | text/html
Fonte: | Ciência e Agrotecnologia  v.28 n.5 2004
Fonte: | info:eu-repo/semantics/openAccess