ANÁLISE EMPÍRICA DOS MODELOS DE AUTO-REGRESSÃO QUANTÍLICA

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: FABIANO DOS SANTOS SOUZA
Data de Publicação: 2007
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=10539@1
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Resumo: Modelos auto-regressivos (AR(p)) de séries temporais supõem que a dinâmica da série contém uma dependência linear nas observações passadas até uma defasagem p, e um erro aleatório independente e identicamente distribuído (i.i.d). Modelos de auto-regressão quantílica (QAR(p)) são uma generalização dos AR(p) em que os coeficientes auto- regressivos variam com o quantil da distribuição condicional, não sendo necessária, portanto, uma componente explícita de erro aleatório. Esta dissertação estuda a inferência estatística proposta para modelos QAR(p) por Koenker e Xiao (2004), com o auxílio de simulações de Monte Carlo. Enquanto a estimação mostra-se bem precisa, os resultados do teste de hipóteses, onde a hipótese nula supõe um modelo auto-regressivo (AR), não apresentam bons resultados, variando estes com o modelo gerador de dados.
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