Resultados 11-20 de 27

    • Mitigating the choice of the duration in DDMS models through a parametric link 

      Mendes, Fernando Henrique de Paula e Silva (2023) [Dissertação]
      Um dos hiperparâmetros mais importantes em modelos de mudança de regime Markoviana e duração dependente (DDMS) é a duração dos regimes. Uma vez que não existe nenhum procedimento para estimar ou testar uma dada duração ...
    • Bayesian analysis of beta autoregressive moving average models 

      Grande, Aline Foerster (2023) [Dissertação]
      O presente trabalho propõe uma abordagem Bayesiana para a estimação dos parâmetros do modelo βARMA(p, q), modelos de séries temporais para dados com suporte no intervalo (0, 1). Para tanto, emprega-se a técnica de amostragem ...
    • Estimação de processos com longa dependência na presença de muitos dados faltantes 

      Ulloa, Gladys Choque (2023) [Dissertação]
      Entre os modelos mais importantes para séries temporais com longa dependência está a classe de modelos ARFIMA(p, d, q) (processo autoregressivo fracionariamente integrado de média móvel). Embora a estimação do parâmetro ...
    • CVaR optimization of high dimensional portfolios using dynamic factor copulas 

      Alovisi, Gustavo (2022) [Dissertação]
      Modelos de cópulas tornaram-se um método popular para a otimização de portfólios via Valor-em-Risco Condicional (CVaR). A abordagem de estimação normalmente é composta por dois passos: no primeiro, modelos ARMA-GARCH uni ...
    • Combining LASSO-Type methods with a smooth transition random forest 

      Gandini, Alexandre Luís Debiasi (2022) [Dissertação]
      In this work, we propose a novel hybrid method for the estimation of regression models, which is based on a combination of LASSO-type methods and smooth transition (STR) random forests. Tree-based regressions are known for ...
    • Modelos dinâmicos para séries temporais positivas 

      Carlos, Jonas Hendler (2022) [Dissertação]
      Baseado em trabalhos de Ferrari and Cribari-Neto (2004), Rocha and Cribari-Neto (2009), Pumi et al. (2019b) e Bourguignon et al. (2021), este trabalho propõe a construção de modelos autoregressivos de médias móveis em que ...
    • Regressão quantílica suavizada : uma aplicação a séries temporais 

      Natal, Miguel Jandrey (2021) [Dissertação]
      A regressão quantílica modela quantis condicionais da variável resposta e traz o conceito de quantil para a estrutura de modelos lineares generalizados. Embora a regressão quantílica – tal como a conhecemos hoje – tenha ...
    • Carta de controle para processos em batelada através de uma abordagem “Model Free” utilizando U-estatísticas 

      Cintra, Renan Faraon (2022) [Dissertação]
      Este trabalho propõe uma abordagem Model Free baseada na teoria das U-estatísticas para monitorar processos em batelada. Processos em batelada produzem séries temporais, em que cada uma delas representa sucessivas medições ...
    • Classificação com inferência para dados de alta dimensão 

      Lacerda, Eduardo Cavalli (2022) [Dissertação]
      Neste trabalho propomos um método de classificação com inferência para dois ou mais grupos no contexto de alta dimensionalidade e baixo tamanho amostral. Nesse contexto, o método de classificação proposto é comparado com ...
    • Global variable selection for quantile regression 

      Bellini, Tais Loureiro (2022) [Dissertação]
      A regressão quantílica fornece um modelo parcimonioso para a função quantílica condicional da variável resposta Y dado o vetor de covariáveis X, e descreve toda a distribuição condicional da resposta, produzindo estimadores ...