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Dinâmicas Não-Lineares em Climatologia e Finanças
palavras chaves
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.
Artigos
Mudanças Climáticas e Perspectivas Canadenses
Probabilistic Climate Change Predictions applying Bayesian Model Averaging
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).
Referências Bibliográficas
<bibtex> @Book{granger+terasvirta:1993, author = {Granger, C.W.J. and Teräsvirta, T.}, title = {Modelling Nonlinear Economic Relationships}, note = {}, pages = {}, publisher ={Oxford University Press.}, address = {Oxford}, year = {2006}, }
@article{min+simonis+hense:2007, author = {Min, Seung-Ki and Simonis, Daniel and Hense, Andreas}, title = {Probabilistic climate change predictions applying Bayesian model averaging}, journal = {Philosophical Transactions of the Royal Society A.} language = {pt}, volume = {365}, year = {2007}, pages = {2103-2116}, } </bibtex>
