UMA ABORDAGEM SEQÜENCIAL ESPECTRAL NO ESTUDO DE SÉRIES TEMPORAIS NÃO ESTACIONÁRIAS / A SPECTRAL SEQUENTIAL APPROACH TO STUDY NON-STATIONARY TIME SERIE
AUTOR(ES)
MAYSA SACRAMENTO DE MAGALHAES
DATA DE PUBLICAÇÃO
1992
RESUMO
Modelling and forecasting of times Series have been approached in many different ways. Lately, the most important approaches have been formulated in a space framework. The state space representation enables the state vector to be sequencially updated in time via the Kalman filter. In this dissertation, we present in a systematic way an approach to modelling and forecasting of non-stationary time series, formulated in state space terms, and due to P. Young. The novelty of this methodology is neither the nature of the time series models nor the recursive algorithms, but on how the hyperparameteres are estimated
ASSUNTO(S)
series temporais espaco de estado hyperparameters kalman filter vetor de estado state space time series hiperparametros filtro de kalman state vector
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