[pt] MODELOS COM MÚLTIPLOS REGIMES PARA SÉRIES TEMPORAIS: LIMIARES, TRANSIÇÕES SUAVES E REDES NEURAIS

[pt] O objetivo desta tese é apresentar modelos mais flexíveis com troca de regimes, combinando as idéias provenientes dos modelos com limiar, com transição suave e redes neurais. Os modelos aqui discutidos possuem múltiplos regimes e a transição entre eles é controlada por uma combinação linear de...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: MARCELO CUNHA MEDEIROS
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2005
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:7549
Acceso en línea:https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7549&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7549&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7549
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:[pt] REDE NEURAL
[pt] TRANSICOES SUAVES
[pt] LIMIARES
[pt] MODELOS NAO-LINEARES
[pt] SERIE TEMPORAL
[en] NEURAL NETWORKS
[en] SMOOTH TRANSITIONS
[en] THRESHOLD
[en] NONLINEAR MODELS
[en] TIME SERIE
Descripción
Sumario:[pt] O objetivo desta tese é apresentar modelos mais flexíveis com troca de regimes, combinando as idéias provenientes dos modelos com limiar, com transição suave e redes neurais. Os modelos aqui discutidos possuem múltiplos regimes e a transição entre eles é controlada por uma combinação linear de variáveis conhecidas. Um procedimento de modelagem, baseada no trabalho de Teräsvirta e Lin (1993), Eiterheim e Teräsvirta (1996), e Rech, Teräsvirta e Tschernig (1999), consistindo das etapas de especificação, estimação e avaliação, foi desenvolvido, desta forma possibilitando ao analista de séries temporais escolher entre diferentes alternativas durante o processo de modelagem.