4 resultados para Markov switching

em Lume - Repositório Digital da Universidade Federal do Rio Grande do Sul


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Este trabalho tem por objetivo promover uma análise dos ciclos econômicos de Brasil, Argentina e Estados Unidos, dando ênfase às mudanças de regimes ocorridas ao longo das flutuações experimentadas por esses países. Estudos recentes sobre ciclos têm argumentado em favor de ciclos internacionais de negócios. Nesse sentido, em especial, o trabalho visa testar a hipótese de um ciclo comum que afetaria ambos os países. A metodologia utilizada é a dos modelos MS-VAR – Markov switching vector autoregressions. Especificações univariadas são estimadas para o período de 1900 a 2000 e os resultados comparados aos fatos estilizados de cada país. Posteriormente um modelo multivariado é formulado para abrigar a hipótese de um ciclo conjunto, visto como mudanças comuns no processo estocástico do crescimento desses países. Os resultados sugerem que as evidências em favor desse ciclo comum são pouco robustas. As correlações contemporâneas estimadas apresentam valores bastante modestos. Em particular, existem significativas diferenças nos ciclos de Brasil, Argentina e Estados Unidos, cada um deles com características próprias e comportamentos singulares.

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Este trabalho tem como objetivo identificar a predominância de um regime de Dominância Monetária ou Fiscal no Brasil no período Pós-Real. Para isto, o desenvolvimento desta análise é baseado em um modelo proposto por Canzoneri, Cumby e Diba (2000). O modelo propõe uma relação entre as séries dívida pública/PIB e superávit primário/PIB através da metodologia VAR (Vetores Autoregressivos) com análise sobre suas funções de impulso resposta. Outro objetivo é estender o artigo de Muscatelli et. al. (2002) sobre interações entre políticas monetária e fiscal utilizando o instrumental econométrico MS-VAR (Markov-Switching Vector Autoregressive Model) apresentado por Krolzig (1997), visto que o relacionamento entre as políticas pode não ser constante ao longo do tempo. Concluiu-se que a coordenação macroeconômica entre as políticas monetária e fiscal no Brasil foi praticamente de caráter substituta em todo período analisado e com regime predominantemente fiscal segundo o pressuposto de políticas não-ricardianas da Teoria Fiscal do Nível de Preços.

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Este trabalho foi realizado dentro da área de reconhecimento automático de voz (RAV). Atualmente, a maioria dos sistemas de RAV é baseada nos modelos ocultos de Markov (HMMs) [GOM 99] [GOM 99b], quer utilizando-os exclusivamente, quer utilizando-os em conjunto com outras técnicas e constituindo sistemas híbridos. A abordagem estatística dos HMMs tem mostrado ser uma das mais poderosas ferramentas disponíveis para a modelagem acústica e temporal do sinal de voz. A melhora da taxa de reconhecimento exige algoritmos mais complexos [RAV 96]. O aumento do tamanho do vocabulário ou do número de locutores exige um processamento computacional adicional. Certas aplicações, como a verificação de locutor ou o reconhecimento de diálogo podem exigir processamento em tempo real [DOD 85] [MAM 96]. Outras aplicações tais como brinquedos ou máquinas portáveis ainda podem agregar o requisito de portabilidade, e de baixo consumo, além de um sistema fisicamente compacto. Tais necessidades exigem uma solução em hardware. O presente trabalho propõe a implementação de um sistema de RAV utilizando hardware baseado em FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) e otimizando os algoritmos que se utilizam no RAV. Foi feito um estudo dos sistemas de RAV e das técnicas que a maioria dos sistemas utiliza em cada etapa que os conforma. Deu-se especial ênfase aos Modelos Ocultos de Markov, seus algoritmos de cálculo de probabilidades, de treinamento e de decodificação de estados, e sua aplicação nos sistemas de RAV. Foi realizado um estudo comparativo dos sistemas em hardware, produzidos por outros centros de pesquisa, identificando algumas das suas características mais relevantes. Foi implementado um modelo de software, descrito neste trabalho, utilizado para validar os algoritmos de RAV e auxiliar na especificação em hardware. Um conjunto de funções digitais implementadas em FPGA, necessárias para o desenvolvimento de sistemas de RAV é descrito. Foram realizadas algumas modificações nos algoritmos de RAV para facilitar a implementação digital dos mesmos. A conexão, entre as funções digitais projetadas, para a implementação de um sistema de reconhecimento de palavras isoladas é aqui apresentado. A implementação em FPGA da etapa de pré-processamento, que inclui a pré-ênfase, janelamento e extração de características, e a implementação da etapa de reconhecimento são apresentadas finalmente neste trabalho.

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Seguindo o trabalho de S. Gudder, fazemos uma construção de cadeias de Markov quânticas a partir de matrizes complexas, unitárias, estocásticas e analisamos o conceito de interferência nesse contexto, dando atenção para uma cadeia que chamamos de moeda quântica. Estamos interessados na entropia de cadeias de Markov reais, no princípio variacional para energia livre associado e em uma possível construção análoga no caso complexo. Este trabalho visa também dar uma introdução matematicamente rigorosa de certos aspectos de mecânica quântica