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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11179

Title: Análise bayesiana do modelo fatorial dinâmico para um vetor de séries temporais utilizando a distribuição t multivariada
???metadata.dc.creator???: Andrade, Larissa Ribeiro de
???metadata.dc.creator.Lattes???: http://lattes.cnpq.br/3394063055356307
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Ferreira, Daniel Furtado
???metadata.dc.contributor.advisor-co1???: Sáfadi, Thelma
???metadata.dc.contributor.referee1???: Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa
???metadata.dc.contributor.referee2???: Lima, Renato Ribeiro de
???metadata.dc.contributor.referee3???: Freire, Evelise Corbalán Góis
???metadata.dc.contributor.referee4???: Barroso, Lúcia Pereira
Keywords: Análise fatorial
Amostrador de Gibbs
Distribuição t multivariada
Factor analysis
Gibbs sampling
multivariate t-distribution
???metadata.dc.date.submitted???: 29-Feb-2016
Issue Date: 23-May-2016
???metadata.dc.description.sponsorship???: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Citation: ANDRADE, L. R. de. Análise bayesiana do modelo fatorial dinâmico para um vetor de séries temporais utilizando a distribuição t multivariada. 2016. 149 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.
???metadata.dc.description.resumo???: Os modelos t multivariados são simétricos e com caudas mais pesadas que a distribuição normal, característica importante na análise de séries financeiras. A proposta deste trabalho é fazer a análise Bayesiana do modelo fatorial dinâmico, na classe de modelos t multivariados, em que a parte latente segue um modelo autorregressivo vetorial. Devido à complexidade da distribuição t multivariada, essa variável foi representada, neste trabalho, como uma mistura da distribuição normal multivariada com uma raiz de qui-quadrado. Este artifício permitiu o cálculo das distribuições a posteriori de interesse. A inferência sobre os parâmetros foi feita obtendo-se uma amostra da distribuição conjunta a posteriori, por meio do Amostrador de Gibbs. A determinação da convergência do processo foi feita por técnicas gráficas e pelos critérios de Geweke (1992) e de Raftery & Lewis (1992a). O método foi ilustrado utilizando dados simulados e reais, em que os dados reais são os índices das principais bolsas de valores do mundo.
Abstract: The multivariate t models are symmetric and with heavier tail than the normal distribution, important feature in financial data. In this theses is presented the Bayesian estimation of a dynamic factor model, where the factors follow a multivariate autoregressive model, using multivariate t distribution. Since the multivariate t distribution is complex, it was represented in this work as a mix between a multivariate normal distribution and a square root of a chi-square distribution. This method allowed to define the posteriors. The inference on the parameters was made taking a sample of the posterior distribution, through the Gibbs Sampler. The convergence was verified through graphical analysis and the convergence tests Geweke (1992) and Raftery & Lewis (1992a). The method was applied in simulated data and in the indexes of the major stock exchanges in the world.
Description: Arquivo retido a pedido da autora até maio de 2017.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11179
Publisher: Universidade Federal de Lavras
???metadata.dc.language???: por
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