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Tesis Doctoral
DOI
10.11606/T.45.2016.tde-03052016-183520
Documento
Autor
Nombre completo
Plinio Lucas Dias Andrade
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2016
Director
Tribunal
Rifo, Laura Leticia Ramos (Presidente)
Dorea, Chang Chung Yu
Leonardi, Florencia Graciela
Ruffino, Paulo Régis Caron
Sobottka, Marcelo
Título en portugués
Estimação do índice de memória em processos estocásticos com memória longa: uma abordagem via ABC
Palabras clave en portugués
ABC
Computação bayesiana aproximada
Inferência bayesiana
Processo estocástico com memória longa
Resumen en portugués
Neste trabalho propomos o uso de um método Bayesiano para estimar o parâmetro de memória de um processo estocástico com memória longa quando sua função de verossimilhança é intratável ou não está disponível. Esta abordagem fornece uma aproximação para a distribuição a posteriori sobre a memória e outros parâmetros e é baseada numa aplicação simples do método conhecido como computação Bayesiana aproximada (ABC). Alguns estimadores populares para o parâmetro de memória serão revisados e comparados com esta abordagem. O emprego de nossa proposta viabiliza a solução de problemas complexos sob o ponto de vista Bayesiano e, embora aproximativa, possui um desempenho muito satisfatório quando comparada com métodos clássicos.
Título en inglés
Estimation of the memory index of stochastic processes with long memory: an ABC approach
Palabras clave en inglés
ABC
Approximate Bayesian computation
Bayesian inference
Long memory stochastic process
Resumen en inglés
In this work we propose the use of a Bayesian method for estimating the memory parameter of a stochastic process with long-memory when its likelihood function is intractable or unavailable. Such approach provides an approximation for the posterior distribution on the memory and other parameters and it is based on a simple application of the so-called approximate Bayesian computation (ABC). Some popular existing estimators for the memory parameter are reviewed and compared to this method. The use of our proposal allows for the solution of complex problems under a Bayesian point of view and this proposal, although approximative, has a satisfactory performance when compared to classical methods.
 
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Fecha de Publicación
2016-06-29
 
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