DSpace - Tor Vergata: Item 2108/1261

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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
Appears in Collections:	Tesi di dottorato in economia

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