Métodos de Monte Carlo Sequenciais

• EST5514 - Simulação Estocástica - 2024/2
• Programa Interinstitucional de Pós-Gradruação em Estatística UFSCar-USP (PIPGEs)
• Alunos: Cleiton Moya de Almeida, Kluyvert Monteiro Souza
• Professora: Daiane A. Zuanetti

Objetivo:

• Estudar os métodos de Monte Carlo Sequenciais
• Implementar exemplos e aplicações simples com o objetivo de visualizar as vantagens e limitações dos métodos

Código:

• Importance Sampling (IS) (em R):

  • Exemplo - Normal Absoluta: exemplo_is.R

• Sequential Importance Sampling (SIS) (em Python):

  • Modelo Self Avoid Walk: sis_saw.py
  • Modelo de Volatilidade Estocástica: sis_volatilidade.py

• Sequential Monte Carlo (SMC) (em Python)

  • Modelo de Volatilidade Estocástica: smc_volatilidade.py

Apresentação:

• apresentacao.pdf