LINEAR GROWTH BAYESIAN MODEL USING DISCOUNT FACTORS

CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO === O objetivo principal desta dissertação é descrever e discutir o Modelo Bayesiano de Crescimento Linear Sazonal, formulação Estados múltiplos, utilizando descontos. As idéias originais deste modelo foram desenvolvidas por Ameen e H...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES
Other Authors: REINALDO CASTRO SOUZA
Language:Portuguese
Published: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO 1985
Online Access:http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=9308@1
http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=9308@2
Description
Summary:CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO === O objetivo principal desta dissertação é descrever e discutir o Modelo Bayesiano de Crescimento Linear Sazonal, formulação Estados múltiplos, utilizando descontos. As idéias originais deste modelo foram desenvolvidas por Ameen e Harrison. Na primeira parte do trabalho (capítulos 2 e 3) apresentamos idéias bem gerais sobre Séries Temporais e os principais modelos da literatura. A segunda parte (capítulos 4, 5 e 6) é dedicada à Estatística Bayesiana (conceitos gerais), ao MDL na sua formulação original, e ao nosso modelo de interesse. São apresentadas algumas sugestões operacionais e um fluxograma de operação do modelo, com vistas a uma futura implementação computacional. === The aim of this thesis is to discuss in details the Multiprocess Linear Grawth Bayesian Model for seasonal and/or nonseasonal series, using discount factors. The original formulation of this model was put forward recently by Ameen and Harrison. In the first part of the thesis (chapters 2 and 3) we show some general concepts related to time series and time series modelling, whereas in the second (chapters 4, 5 and 6) we formally presented / the Bayesian formulation of the proposed model. A flow chart and some optional parameter setings aiming a computational implementation is also presented.