Discriminação de Modelo Bayesiano e Fatores de Bayes para Modelos de Espaço de Estado Gaussiano Linear

RESUMO Mostra-se como discriminar entre diferentes modelos de espaço de estado gaussiano linear para uma série temporal dada por meio de uma abordagem bayesiana que escolhe o modelo que minimiza a perda esperada. Uma implementação prática deste procedimento requer uma análise totalmente bayesiana tanto para o vetor de estado quanto para os hiperparâmetros desconhecidos, realizada por métodos de amostragem de Monte Carlo via cadeias de Markov. Uma aplicação a algumas situações não padronizadas, como testar hipóteses na fronteira do espaço de parâmetros, discriminação de modelos não aninhados e discriminação de mais de dois modelos é discutida em detalhes.