Potencialidad de la modelización state-space y el filtro de Kalman para el anàlisis regional : una aplicación para el índice de actividad industrial

El déficit existente a nuestro país con respecto a la disponibilidad de indicadores cuantitativos con los que llevar a término un análisis coyuntural de la actividad industrial regional ha abierto un debate centrado en el estudio de cuál es la metodología más adecuada para elaborar indicadores de estas características. Dentro de este marco, en este trabajo se presentan las principales conclusiones obtenidas en anteriores estudios (Clar, et. al., 1997a, 1997b y 1998) sobre la idoneidad de extender las metodologías que actualmente se están aplicando a las regiones españolas para elaborar indicadores de la actividad industrial mediante métodos indirectos. Estas conclusiones llevan a plantear una estrategia distinta a las que actualmente se vienen aplicando. En concreto, se propone (siguiendo a Israilevich y Kuttner, 1993) un modelo de variables latentes para estimar el indicador de la producción industrial regional. Este tipo de modelo puede especificarse en términos de un modelo statespace y estimarse mediante el filtro de Kalman. Para validar la metodología propuesta se estiman unos indicadores de acuerdo con ella para tres de las cuatro regiones españolas que disponen d¿un Índice de Producción Industrial (IPI) elaborado mediante el método directo (Andalucía, Asturias y el País Vasco) y se comparan con los IPIs publicados (oficiales). Los resultados obtenidos muestran el buen comportamiento de l¿estrategia propuesta, abriendo así una línea de trabajo con la que subsanar el déficit al que se hacía referencia anteriormente

Potencialidad de la modelización state-space y el filtro de Kalman para el anàlisis regional : una aplicación para el índice de actividad industrial

El déficit existente a nuestro país con respecto a la disponibilidad de indicadores cuantitativos con los que llevar a término un análisis coyuntural de la actividad industrial regional ha abierto un debate centrado en el estudio de cuál es la metodología más adecuada para elaborar indicadores de estas características. Dentro de este marco, en este trabajo se presentan las principales conclusiones obtenidas en anteriores estudios (Clar, et. al., 1997a, 1997b y 1998) sobre la idoneidad de extender las metodologías que actualmente se están aplicando a las regiones españolas para elaborar indicadores de la actividad industrial mediante métodos indirectos. Estas conclusiones llevan a plantear una estrategia distinta a las que actualmente se vienen aplicando. En concreto, se propone (siguiendo a Israilevich y Kuttner, 1993) un modelo de variables latentes para estimar el indicador de la producción industrial regional. Este tipo de modelo puede especificarse en términos de un modelo statespace y estimarse mediante el filtro de Kalman. Para validar la metodología propuesta se estiman unos indicadores de acuerdo con ella para tres de las cuatro regiones españolas que disponen d¿un Índice de Producción Industrial (IPI) elaborado mediante el método directo (Andalucía, Asturias y el País Vasco) y se comparan con los IPIs publicados (oficiales). Los resultados obtenidos muestran el buen comportamiento de l¿estrategia propuesta, abriendo así una línea de trabajo con la que subsanar el déficit al que se hacía referencia anteriormente

Evolución de la NAIRU en la economía española: una estimación mediante el filtro de Kalman

La tasa de paro de inflación estable (NAIRU) describe aquella tasa de desempleo que se alcanza en el equilibrio entre las reivindicaciones salariales de los trabajadores y los objetivos de beneficio de las empresas. En este trabajo se desarrolla un enfoque teórico general que permite determinar el nivel de la NAIRU. Esta cuestión adquiere una especial trascendencia teórica y empírica si se tiene en cuenta que esta tasa de paro de equilibrio ha aumentado en la mayoría de países europeos. Sin embargo, esta tasa de paro de equilibrio no puede observarse directamente por lo que se recurre a su estimación econométrica a partir del filtro de Kalman. Para ilustrar la potencialidad del modelo desarrollado y la influencia de la determinadas variables relacionadas con la distribución de las rentas salariales, se analiza cual ha sido la evolución de la NAIRU para la economía española en el periodo 1964-2004.

Demanda de moeda no Brasil : uma análise por meio do Filtro de Kalman

Busca-se como objetivo geral, através da estimação de uma equação de demanda por moeda de longo prazo para o Brasil, período 1980-2001, testar a sua estabilidade, o que implica analisar a evolução dos coeficientes ao longo do tempo, bem como mensurar o desempenho acerca do grau de previsibilidade de demanda futura por encaixes reais, comparando sua eficiência no prognóstico com aquelas que se obteriam utilizando técnicas de estimação Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) e Mínimos Quadrados Ordinários Recursivos (MQOR), ambas de caráter não adaptativo. Além disso, como resultado da análise percuciente das trajetórias dos parâmetros, a política monetária exercida no período é recuperada. Os resultados rejeitam a hipótese nula de estabilidade da demanda de moeda, encontrando-se que os parâmetros apresentam flutuações importantes não ilustradas pelo procedimento MQO, tendo se destacado o período 1986-1992 como o mais instável. Como era de se esperar, nos testes de capacidade de previsão, a estimação por meio do Filtro de Kalman supera as demais técnicas, evidenciando a ocorrência de mudanças nos regimes de política.

Estimativa de provisões de IBNR utilizando espaço de estados e filtro de Kalman : um caso brasileiro

Esta dissertação pretende discutir a provisão de sinistros do tipo IBNR, bem como qual a melhor forma de estimar estas provisões. Para tanto, serão utilizados dados reais de uma grande seguradora Brasileira para um produto de seguro de um ramo Não Vida. Serão utilizados no cálculo o clássico método Chain Ladder e em contrapartida um modelo de Espaço de Estados e Filtro de Kalman, discutindo as flexibilidades, vantagens e desvantagens de se utilizar tal metodologia.

Previsão da estrutura a termo de taxa de juros aplicando o Filtro de Kalman ao modelo Vasicek: o caso brasileiro

Este trabalho tem o objetivo de testar a qualidade preditiva do Modelo Vasicek de dois fatores acoplado ao Filtro de Kalman. Aplicado a uma estratégia de investimento, incluímos um critério de Stop Loss nos períodos que o modelo não responde de forma satisfatória ao movimento das taxas de juros. Utilizando contratos futuros de DI disponíveis na BMFBovespa entre 01 de março de 2007 a 30 de maio de 2014, as simulações foram realizadas em diferentes momentos de mercado, verificando qual a melhor janela para obtenção dos parâmetros dos modelos, e por quanto tempo esses parâmetros estimam de maneira ótima o comportamento das taxas de juros. Os resultados foram comparados com os obtidos pelo Modelo Vetor-auto regressivo de ordem 1, e constatou-se que o Filtro de Kalman aplicado ao Modelo Vasicek de dois fatores não é o mais indicado para estudos relacionados a previsão das taxas de juros. As limitações desse modelo o restringe em conseguir estimar toda a curva de juros de uma só vez denegrindo seus resultados.

Controle vetorial para velocidade de um motor de indução trifásico utilizando estimador filtro de Kalman

This paper describes the study, computer simulation and feasibility of implementation of vector control speed of an induction motor using for this purpose the Extended Kalman Filter as an estimator of rotor flux. The motivation for such work is the use of a control system that requires no sensors on the machine shaft, thus providing a considerable cost reduction of drives and their maintenance, increased reliability, robustness and noise immunity as compared to control systems with conventional sensors

Relación comercio-crecimiento en Cuba: estimación con el filtro de Kalman

Incluye Bibliografía

Stima ottimale del guadagno del filtro di Kalman per l'analisi del cammino tramite sensori inerziali

L’analisi del movimento ha acquisito, soprattutto negli ultimi anni, un ruolo fondamentale in ambito terapeutico e riabilitativo. Infatti una dettagliata analisi del movimento di un paziente permette la formulazione di diagnosi dettagliate e l’adozione di un adeguato trattamento terapeutico. Inoltre sistemi di misura del movimento sono utilizzati anche in ambito sportivo, ad esempio come strumento di supporto per il miglioramento delle prestazioni e la prevenzione dell’infortunio. La cinematica è la branca della biomeccanica che si occupa di studiare il movimento, senza indagare le cause che lo generano e richiede la conoscenza delle variabili cinematiche caratteristiche. Questa tesi si sviluppa nell’ambito dell’analisi della cinematica articolare per gli arti inferiori durante il cammino, mediante l’utilizzo di Unità di Misura Magnetico-Inerziali, o IMMU, che consistono nella combinazione di sensori inerziali e magnetici. I dati in uscita da accelerometri, giroscopi e magnetometri vengono elaborati mediante un algoritmo ricorsivo, il filtro di Kalman, che fornisce una stima dell’orientamento del rilevatore nel sistema di riferimento globale. Lo scopo di questa tesi è quello di ottimizzare il valore del guadagno del filtro di Kalman, utilizzando un algoritmo open-source implementato da Madgwick. Per ottenere il valore ottimale è stato acquisito il cammino di tre soggetti attraverso IMMU e contemporaneamente tramite stereofotogrammetria, considerata come gold standard. Il valore del guadagno che permette una vicinanza maggiore con il gold standard viene considerato il valore ottimale da utilizzare per la stima della cinematica articolare.

Sintonia automática do filtro de kalman unscented.

O filtro de Kalman estendido tem sido a mais popular ferramenta de filtragem não linear das últimas quatro décadas. É de fácil implementação e apresenta baixo custo computacional. Nos casos nos quais as não linearidades do sistema dinâmico são significativas, porém, o filtro de Kalman estendido pode apresentar resultados insatisfatórios. Nessas situações, o filtro de Kalman unscented substitui com vantagens o filtro de Kalman estendido, pois pode apresentar melhores estimativas de estado, embora ambos os filtros exibam complexidade computacional de mesma ordem. A qualidade das estimativas de estado do filtro unscented está intimamente ligada à sintonia dos parâmetros que controlam a transformada unscented. A versão escalada dessa transformada exibe três parâmetros escalares que determinam o posicionamento dos pontos sigma e, consequentemente, afetam diretamente a qualidade das estimativas produzidas pelo filtro. Apesar da importância do filtro de Kalman unscented, a sintonia ótima desses parâmetros é um problema para o qual ainda não há solução definitiva. Não há nem mesmo recomendações heurísticas que garantam o bom funcionamento do filtro unscented na maior parte dos problemas tratáveis por meio de filtros Gaussianos. Essa carência e a importância desse filtro para a área de filtragem não linear fazem da busca por mecanismos de sintonia automática do filtro unscented área de pesquisa ativa. Assim, este trabalho propõe técnicas para sintonia automática dos parâmetros da transformada unscented escalada. Além da sintonia desses parâmetros, também é abordado o problema de sintonizar as matrizes de covariância dos ruídos de processo e de medida demandadas pelo modelo do sistema dinâmico usado pelo filtro unscented. As técnicas propostas cobrem então a sintonia automática de todos os parâmetros do filtro.

Filtro de Kalman e previsão econométrica

Mestrado em Métodos Matemáticos para Gestão de Empresas

Tracciamento di particelle con filtro di Kalman

Un problema fondamentale nello studio delle particelle elementari è disporre di misure più accurate possibile delle traiettorie che queste seguono all'interno dei rivelatori. La precisione di misura dei parametri di traccia è importante per poter descrivere accuratamente gli eventi e le interazioni che avvengono all'interno dei rivelatori. LHCb è un esempio di esperimento progettato con lo scopo di ottenere misure di precisione dei parametri della cinematica delle particelle per poter studiare la violazione delle simmetrie. Rivelatori come quello dell'esperimento LHCb utilizzano avanzate tecniche di tracciamento per individuare le traiettorie. Queste sono influenzate da fattori di rumore dovuti all'interazione tra le particelle e il materiale del rivelatore stesso. Nell'analisi delle misure effettuate quindi occorre tenere conto che sia la sensibilità del rivelatore che i fattori di rumore contribuiscono nella determinazione dell'incertezza sulla misura. Uno strumento matematico usato per ottenere precise stime dei parametri di traccia è il filtro di Kalman, che implementato su un campione di misure di una determinata grandezza, consente di minimizzare gli effetti dovuti a rumori statistici. In questo lavoro di tesi sono stati studiati la struttura e il funzionamento del rivelatore dell'esperimento LHCb e dei sistemi di tracciamento che lo caratterizzano e che ne costituiranno il futuro aggiornamento. Inoltre è stata analizzata l'azione del filtro di Kalman, implementandolo in una simulazione di tracciamento al calcolatore.

Algoritmo di stima degli stati di carica e salute per batterie al litio mediante filtro di Kalman duale

L’obiettivo di questa tesi è lo studio dell’applicazione del filtro di Kalman Duale per la stima dei principali parametri di batteria. Si è realizzato un algoritmo che consente la stima del SoC e dei parametri basandosi su riferimenti di tensione provenienti da modelli matematici e da prove di laboratorio. La scelta del Kalman duale consente uno studio più completo dei parametri di batteria visto che permette di operare su circuiti equivalenti più complessi con maggiori informazioni sull’evoluzione della batteria nel tempo. I risultati dimostrano l’efficacia del DEKF nello stimare la tensione e lo stato di carica con errori minori rispetto a precedenti test effettuati con altri filtri di Kalman. Si ha però una difficoltà alla convergenza su alcuni parametri a causa dell’elevato carico computazionale che porta ad un aumento del rumore. Perciò, per studi futuri si dovrà aumentare la precisione con cui la stima duale opera sulla matrice dei parametri del circuito equivalente. Questo porterà a migliori prestazioni anche su circuiti più complessi.