Código produzido no R para realizar a simulação de Monte Carlo, tendo como objetivo estimar os parâmetros da distribuição Gaussiana Inversa. Tem-se como método de maximização da distribuição o processo de Máxima Verossimilhança. Vale ressaltar que a simulação se utiliza de geradores de números aleatórios para recriar processos estocásticos e assim prever o valor ótimo dos parâmetros, o fazem repetidas vezes (R = 10000), para cada passagem da simulação ocorre a otimização e para este código é considerado método não-linear Quasi-Newton com algoritmo BFGS. Para a análise da otimização é calculado para cada parâmetro estimado: o Viés, Viés Relativo, e o Erro Quadrático Médio.
A simulação serve para estimar os possíveis resultados de um evento incerto. Pode ser utilizada para avaliar o impacto de risco em muitos cenários da vida real, como em inteligência artificial, preços de ações, previsão de vendas, gerenciamento de projetos e precificação.
Você encontrará no código uma função contendo a maximização e o laço de Monte Carlo. Para gerar os resultados basta chamar a função e passar nela o tamanho da amostra desejada.
- statmod