AR-ARCH models: ML and bayesian approaches considering Brazilian Financial Data (2005)
- Authors:
- Autor USP: ANDRADE FILHO, MARINHO GOMES DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA; INFERÊNCIA ESTATÍSTICA; PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- Conference titles: Brazilian Conference on Statistical Modelling in Insurance and Finance
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ABNT
ANDRADE, Marinho Gomes de e OLIVEIRA, Sandra Cristina de. AR-ARCH models: ML and bayesian approaches considering Brazilian Financial Data. 2005, Anais.. Maresias: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, 2005. . Acesso em: 19 set. 2024. -
APA
Andrade, M. G. de, & Oliveira, S. C. de. (2005). AR-ARCH models: ML and bayesian approaches considering Brazilian Financial Data. In Proceedings. Maresias: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. -
NLM
Andrade MG de, Oliveira SC de. AR-ARCH models: ML and bayesian approaches considering Brazilian Financial Data. Proceedings. 2005 ;[citado 2024 set. 19 ] -
Vancouver
Andrade MG de, Oliveira SC de. AR-ARCH models: ML and bayesian approaches considering Brazilian Financial Data. Proceedings. 2005 ;[citado 2024 set. 19 ] - Abordagem bayesiana de modelos arch(P) usando algoritmos metropolis-hastings
- On mean value solutions for the Helmholtz equation on square grids
- Modelo de Poisson zero-modificado com efeito aleatório para dados longitudinais
- A influência da estocasticidade das vazões no planejamento da operação de sistemas hidrelétricos
- Estimação de parâmetros de modelos ARCH (p): abordagem Bayes-MCMC versus máxima verossimilhança
- Relação entre modelos auto-regressivos e a configuração da rede neural para previsões de séries temporais estacionárias
- Uma abordagem bayesiana para modelos PAR(pm)
- Uso do amostrador de Gibbs e metropolis-hastings em análise bayesiana de modelos AR(p)
- Seasonal streamflow forecasting via a neural fuzzy system
- Previsão de vazões naturais médias mensais usando uma rede neural nebulosa adaptativa
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