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Modelo Kumaraswamy inflacionado autorregressivo de médias móveis com aplicações em dados hidroambientais
(2023) [Dissertação]Neste trabalho, propomos o modelo Kumaraswamy inflacionado autorregressivo e de médias móveis (IKARMA), uma classe de modelos dinâmicos para séries temporais que assumem valores em [0, 1) ou (0, 1]. Para isso, supõe-se que ... -
Classificação otimizada baseada em U-estatísticas
(2023) [Dissertação]A modelagem de dados visando agrupamento e classificação em ambientes de alta dimensão e baixo tamanho de amostra (HDLSS - High-dimension low-sample size data) é um desafio em diferentes áreas do conhecimento. Uma alternativa ... -
mFFORMS : multi-level Feature-based FORecast Model Selection
(2023) [Dissertação]Montero-Manso et al. [2020] propôs um método de combinação de meta-aprendizagem, denominado FFORMA, que fornece pesos para cada método de previsão candidato, dado as características da série temporal. Esse método obteve o ... -
Mitigating the choice of the duration in DDMS models through a parametric link
(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
(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
(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
(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
(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
(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
(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 ...
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