O Modelo Dinâmico Dirichlet

Nesta palestra apresentamos um novo modelo dinâmico, o Modelo Dinâmico Dirichlet (MDD), que é útil para descrever séries temporais de dados composicionais. Este tipo de dados é caracterizado por vetores aleatórios y_t definidos no simplex padrão de dimensão (k − 1). Cada coordenada de y_t representada o contribuição, em termos percentuais, das k categorias que descrevem um dado fenômeno. O MDD inclui, como sub-modelos, o modelo dinâmico Beta (da-Silva, et al., 2011-CSDA), a regressão Dirichet estática e a regressão Beta estática (Ferrari and Cribari-Neto, 2004-JAS). As abordagens do problema incluem procedimento on-line e off-line. A abordagem on-line é adequada para a estimação recursiva enquanto a estimação off-line, que é baseada em simulação estocástica via MCMC, pode ser utilizada quando há parâmetros desconhecidos no modelos. Discutiremos aplicações práticas do modelo.