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dc.contributor.advisorZiegelmann, Flavio Augustopt_BR
dc.contributor.authorBarbian, Márcia Helenapt_BR
dc.date.accessioned2016-04-09T02:28:18Zpt_BR
dc.date.issued2006pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/135418pt_BR
dc.description.abstractO interesse em modelagem não paramétrica e semiparamétrica tem crescido significativamente na última década. Uma importante razão para isso é o aumento da capacidade computacional, visto que os cálculos dos estimadores são complexos e necessitam de muito processamento. Baseado nisso, muitos métodos e técnicas têm sido propostos e estudados. A regressão semiparamétrica é um método que pode ser utilizado em muitas situações. As principais motivações para o seu uso são: o desconhecimento sobre o tipo de relação entre variáveis regressaras e uma variável dependente, e quando possuímos um modelo com um número não pequeno de covariáveis. Este trabalho irá tratar da regressão semiparamétrica, utilizando-se o Modelo de Índice Único. Alguns aspectos teóricos do estimador serão discutidos, bem como seu método de estimação. Extensivos estudos de simulação serão feitos para verificar o desempenho do modelo em diversas situações - além de compará-lo em alguns casos ao método paramétrica. Além disso, uma série financeira empírica de taxa de câmbio dólar/real será investigada e modelada semiparametricamente. Também abordar-se-á, em uma breve introdução, a regressão não paramétrica e a estimação de funções densidade de probabilidade utilizando-se kernels.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectInferencia nao parametricapt_BR
dc.titleRegressão semiparamétrica utilizando modelos de índice únicopt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000572828pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Matemáticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2006pt_BR
dc.degree.graduationEstatística: Bachareladopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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