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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/2108/1261

Title: Topics in unobserved components models
Authors: Proietti, Tommaso
Grassi, Stefano
Keywords: state space models
dynamic factor models
maximum likelihood
sequential importance sampling
Bayesian estimation
Bayesian model selection
Issue Date: 29-Apr-2010
Abstract: Questa tesi riguarda i modelli strutturali per le serie storiche conosciuti come modelli State Space. I modelli strutturali per le serie storiche sono una classe di modelli parametrici che si basano sulle componenti latenti. Il loro compito è di modellare le principali caratteristiche di una serie storica come per esempio il trend, ciclo economico e stagionalità. La tesi è divisa in tre parti : la prima parte (capitolo 2) riguarda i modelli a voltatilità stocastica, la seconda parte (capitolo 3) riguarda i modelli fattoriali e la terza ed ultima parte (capitolo 4) tratta la selezione di modelli in ambito Bayesiano. Una introduzione alla metodologia State Space è presente al capitolo 1.
Description: 22. ciclo
URI: http://hdl.handle.net/2108/1261
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