Intervalos de previsão em modelos ARFIMA utilizando a metodologia Bootstrap

• Autor(a) principal: Gustavo de Carvalho Lana
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/ICED-8TFHJ5
• topic: Previsão bootstrap; Modelo arfima; Estimadores; Estatistica

Os métodos tradicionais de construção de intervalos de previsão para séries temporais assumem que os parâmetros do modelo são conhecidos e os erros normais. Quando estas suposições não são verdadeiras, o intervalo de previsão possui cobertura abaixo da nominal. Este trabalho propõe a utilização da metodologia bootstrap para construir intervalos de previsão com cobertura mais próxima da nominal. Dois intervalos bootstrap são utilizados, o intervalo PRR e o intervalo EPB. O intervalo PRR é uma adaptação para o modelo ARFIMA do intervalo homônimo proposto por Pascual et al. (2004) para o modelo ARIMA. O intervalo EPB proposto neste trabalho e é similar a intervalos propostos para outros modelos de séries temporais, como o de Masarotto (1990) para modelos autorregressivos. Correções bootstrap de vício, incluindo o vício no desvio padrão dos resíduos, são testadas como possíveis fontes de melhoras dos intervalos. Os métodos utilizados no trabalho também foram testados para séries ARMA. O trabalho conclui que os intervalos PRR e EPB melhoram significativamente a qualidade dos intervalos de previsão em comparação com o intervalo assintótico, e a correção bootstrap de vício no desvio padrão dos resíduos também pode ser útil neste sentido.