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Dinâmicas Não-Lineares em Climatologia e Finanças
participantes
Introdução
Não-linearidades estão presentes em diversas séries temporais em fenômenos como ciclo-limite, amplitude dependente de freqüência, assimetria, saltos de ressonância, subharmônicos e harmônicos superiores e saturações. Muitas vezes um comportamento caótico é interpretado como aleatoriedade. Há um número crescente de modelos não lineares para análise e previsão de séries temporais. Parte deste aumento deve-se as recentes facilidades computacionais e o desenvolvimento de sistemas híbridos de previsão.
palavras-chave
modelos não-lineares, modelos de transição, redes neurais artificiais
Artigos
The Economics of Climate Changes
Mudanças Climáticas e Perspectivas Canadenses
Probabilistic Climate Change Predictions applying Bayesian Model Averaging
Modelling Multiple Regimes in Business Cycles
A Multifractal Walk Down in Wall Street
Interdependência entre Mercados Financeiros Brasileiros e Internacionais Usando Modelos Não-Lineares
Recursos Computacionais
To do list
- Projeto Batista-Manginelli: utilizar modelos não-lineares que ajustam modelos auto-regressivos por limiar. Estes são os modelos da classe STAR: TAR, SETAR e LSTAR. Estes modelos estão implementados no pacote tsDyn no software R. (Sumário do Projeto)
- Projeto IC: dinâmica não-linear aplicada em séries de retornos; conceitos derivados da Física aplicados à Estatística.
- Projeto IC: impacto do clima na dinâmica de séries financeirasProjeto IC 2008 (tex).
Links de Interesse
Referências Bibliográficas
- [2006, book]
- Granger, C. W. J., & Teräsvirta, T. (2006). Modelling Nonlinear Economic Relationships. Oxford: Oxford University Press.
- [2007, article]
- Min, S.-K., Simonis, D., & Hense, A. (2007). Probabilistic climate change predictions applying Bayesian model averaging. Philosophical Transactions of the Royal Society A.} language = {pt, 365, 2103-2116.
