LINEAR GROWTH BAYESIAN MODELS APPLIED TO TIME SERIES FORECASTING
O objetivo primordial desta tese é descrever e discutir um método para previsão de séries temporais que apresentam descontinuidades bruscas - o chamado Método Bayesiano de Crescimento Linear de Estados Múltiplos (MCL-EM), desenvolvido por Harrison e Stevens. Na primeira parte é feito um rápido...
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| Language: | Portuguese |
| Published: |
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
1981
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| Online Access: | http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=9836@1 http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=9836@2 |
| Summary: | O objetivo primordial desta tese é descrever e discutir um
método para previsão de séries temporais que apresentam
descontinuidades bruscas - o chamado Método Bayesiano de
Crescimento Linear de Estados Múltiplos (MCL-EM),
desenvolvido por Harrison e Stevens. Na primeira parte é
feito um rápido apanhado dos métodos existentes para
previsão de séries temporais e seu relacionamento com
métodos bayesianos mais gerais. A seguir é apresentado o
MCL-EM e comparado com os principais métodos clássicos de
crescimento linear. Finalmente são apresentadas algumas
aplicações a séries reais e simuladas e analisadas suas
vantagens e desvantagens em relação aos demais métodos em
geral. === The main objective of this dissertation is to describe and
discuss a forecasting method for time series subject to
sudden discontinuities - the so called multi-state linear
Growth Bayesian Method (MLG for short), developped by
Harrison and Stevens. The first part consists of a brief
revision of the existing time series forecasting methods
and their relationships with the more general bayesian
methods. It is followed by a description of the MLG and
its comparison with the classical linear growth methods.
Finally, some applications to real and simulated time
series are presented and its advantages and drawbaks are
thoroughly discussed. |
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