Análise bayesiana do modelo fatorial dinâmico para um vetor de séries temporais utilizando a distribuição t multivariada

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorFerreira, Daniel Furtado-
Autor(es): dc.contributorSáfadi, Thelma-
Autor(es): dc.contributorBueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa-
Autor(es): dc.contributorLima, Renato Ribeiro de-
Autor(es): dc.contributorFreire, Evelise Corbalán Góis-
Autor(es): dc.contributorBarroso, Lúcia Pereira-
Autor(es): dc.creatorAndrade, Larissa Ribeiro de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:22:09Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:22:09Z-
Data de envio: dc.date.issued2016-05-23-
Data de envio: dc.date.issued2016-05-23-
Data de envio: dc.date.issued2016-05-23-
Data de envio: dc.date.issued2016-02-29-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/11179-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1159887-
Descrição: dc.descriptionThe 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.-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionOs 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.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária-
Publicador: dc.publisherUFLA-
Publicador: dc.publisherbrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento de Ciências Exatas-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise fatorial-
Palavras-chave: dc.subjectAmostrador de Gibbs-
Palavras-chave: dc.subjectDistribuição t multivariada-
Palavras-chave: dc.subjectFactor analysis-
Palavras-chave: dc.subjectGibbs sampling-
Palavras-chave: dc.subjectmultivariate t-distribution-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística-
Título: dc.titleAnálise bayesiana do modelo fatorial dinâmico para um vetor de séries temporais utilizando a distribuição t multivariada-
Tipo de arquivo: dc.typetese-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

Não existem arquivos associados a este item.