[en] BAYESIAN MODEL FOR EXTREME VALUES

[pt] Os métodos clássicos para estudo de valores extremos de séries temporais se apóiam nas chamadas distribuições de extremos. Uma alternativa é o método P.O.T. (Peaks Over Threshold), desenvolvido por hidrologistas, o qual estuda apenas os valores da série que excedem um dado patamar. Esses proced...

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Detalles Bibliográficos
Autor: MARIA JOSE SCHUWARTZ FERREIRA
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2006
País:Brasil
Institución:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
Repositorio:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:MAXWELL.puc-rio.br:8356
Acceso en línea:https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8356&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8356&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8356
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:[pt] SERIE TEMPORAL
[pt] VALORES EXTREMOS
[pt] INFERENCIA BAYESIANA
[en] TIME SERIE
[en] EXTREME VALUE
[en] BAYESIAN INFERENCE
Descripción
Sumario:[pt] Os métodos clássicos para estudo de valores extremos de séries temporais se apóiam nas chamadas distribuições de extremos. Uma alternativa é o método P.O.T. (Peaks Over Threshold), desenvolvido por hidrologistas, o qual estuda apenas os valores da série que excedem um dado patamar. Esses procedimentos são baseados em hipóteses restritivas. Nesse trabalho desenvolvemos modelos sobre extremos que podem ser utilizados em situações mais gerais. Eles são essencialmente modelos lineares dinâmicos com inferência Bayesiana, nos quais as observações têm um distribuição de extremos. Embora essas distribuições não sejam da famí­lia exponencial, toda a análise é feita explicitamente, sem aproximações numéricas. Tratamos ainda da construção de distribuições a priori não informáticas. Finalmente, a partir desses modelos retomamos problemas clássicos de previsão de extremos.