Intervalos de previsão bootstrap para modelos estruturais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Thaize Vieira Martins
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Bootstrap (Estatística)
Estatística
Analise multivariada
Series temporais
Análise espacial (Estatística)
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1843/ICED-8HNHU8
Resumo: This work is dedicated to the implementation of the methodology to calculate nonparametric bootstrap prediction intervals in state space form (SS), based on the work of Rodriguez and Ruiz (2009). The SS are an alternative way of rewriting the structural models, which decompose the time series in their non-observable components (level, trend and seasonality). Mainly, this work has the interest of extending the methodology proposed by Rodriguez and Ruiz (2009) to more complex structural models, implementing the algorithms in the Ox language and comparing the simulation results with the traditional method of constructing asymptotic prediction intervals and also with the parametric bootstrap procedure.
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