Análise de Séries Temporais em Economia: abordagem da Transformada de Wavelet
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Data de Publicação: | 2024 |
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Título da fonte: | Cadernos CEPEC (Online) |
Texto Completo: | https://periodicos.ufpa.br/index.php/cepec/article/view/15677 |
Resumo: | O objetivo deste artigo é o de apresentar uma outra abordagem para se trabalhar com dados em séries temporais em economia do que a já tradicional abordagem sob o domínio do tempo, ou seja, a utilização da abordagem sob o domínio da frequência. Essa abordagem espectral demonstra muitas vantagens que podem trazer importantes insights para os pesquisadores particularmente interessados em ciclos e relação de liderança entre as séries. Para atingir esse objetivo apresentamos as metodologias sob o domínio da frequência, com especial atenção na metodologia Wavelet, no qual conjuga, simultaneamente, análise sob o domínio do tempo e frequência. Realizamos simulações computacionais para aplicar e exemplificar a forma de entendimento dos resultados encontrados. No entanto, apesar do grande potencial, ainda são poucos os estudos empíricos em economia que utilizam essa abordagem. Esperamos com isso motivar novas pesquisas na área no campo da análise espectral. |
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Análise de Séries Temporais em Economia: abordagem da Transformada de WaveletSéries Temporais; Análise Espectral; Wavelet.O objetivo deste artigo é o de apresentar uma outra abordagem para se trabalhar com dados em séries temporais em economia do que a já tradicional abordagem sob o domínio do tempo, ou seja, a utilização da abordagem sob o domínio da frequência. Essa abordagem espectral demonstra muitas vantagens que podem trazer importantes insights para os pesquisadores particularmente interessados em ciclos e relação de liderança entre as séries. Para atingir esse objetivo apresentamos as metodologias sob o domínio da frequência, com especial atenção na metodologia Wavelet, no qual conjuga, simultaneamente, análise sob o domínio do tempo e frequência. Realizamos simulações computacionais para aplicar e exemplificar a forma de entendimento dos resultados encontrados. No entanto, apesar do grande potencial, ainda são poucos os estudos empíricos em economia que utilizam essa abordagem. Esperamos com isso motivar novas pesquisas na área no campo da análise espectral.Programa de Pós-Graduação em Economia - UFPAPessoa, JadsonBrito, Alexsandro SousaRivero, Sergio Luiz de Medeiros2024-06-17info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://periodicos.ufpa.br/index.php/cepec/article/view/1567710.18542/cepec.v13i1.15677Cadernos CEPEC; v. 13, n. 1 (2024): CADERNOS CEPEC2238-118Xreponame:Cadernos CEPEC (Online)instname:Universidade Federal do Pará (UFPA)instacron:UFPAporhttps://periodicos.ufpa.br/index.php/cepec/article/view/15677/pdf/*ref*/ADDISON, P. S. The Illustrated Wavelet Transform Handbook: Introductory Theory and Applications in Science, Engineering, Medicine and Finance, Second Edition. [s.l.] CRC Press, 2017. AGUIAR-CONRARIA, L.; AZEVEDO, N.; SOARES, M. J. Using wavelets to decompose the time–frequency effects of monetary policy. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, v. 387, n. 12, p. 2863–2878, maio 2008. AGUIAR-CONRARIA, L.; SOARES, M. J. Oil and the macroeconomy: Using wavelets to analyze old issues. Empirical Economics, v. 40, n. 3, p. 645–655, maio 2011a. AGUIAR-CONRARIA, L.; SOARES, M. J. Business cycle synchronization and the Euro: A wavelet analysis. Journal of Macroeconomics, v. 33, n. 3, p. 477–489, set. 2011b. AGUIAR-CONRARIA, L.; SOARES, M. J. THE CONTINUOUS WAVELET TRANSFORM: MOVING BEYOND UNI- AND BIVARIATE ANALYSIS. Journal of Economic Surveys, v. 28, n. 2, p. 344–375, abr. 2014. CROWLEY, P. M. A guide to wavelets for economists. Journal of Economic Surveys, v. 21, n. 2, p. 207–267, abr. 2007. DAUBECHIES, I. Ten Lectures on Wavelets. Mathematics of Computation, v. 61, n. 204, p. 941, 1993. GABOR, D. Theory of communication. Part 1: The analysis of information. 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Wave propagation and sampling theory—Part I: Complex signal and scattering in multilayered media. GEOPHYSICS, v. 47, n. 2, p. 203–221, fev. 1982. PERCIVAL, D. B.; WALDEN, A. T. Wavelet Methods for Time Series Analysis. Cambridge: Cambridge University Press, 2000. RAMSEY, J. B.; LAMPART, C. DECOMPOSITION OF ECONOMIC RELATIONSHIPS BY TIMESCALE USING WAVELETS. Macroeconomic Dynamics, v. 2, n. 1, p. 49–71, 1998a. RAMSEY, J. B.; LAMPART, C. The Decomposition of Economic Relationships by Time Scale Using Wavelets: Expenditure and Income. Studies in Nonlinear Dynamics e Econometrics, v. 3, n. 1, abr. 1998b. ROESCH, A.; SCHMIDBAUER, H. Package WaveletComp. CRAN, 2014. Disponível em: <https://cran.r-project.org/web/packages/WaveletComp/index.html>. Acesso em: 27 set. 2021 ROESCH, A.; SCHMIDBAUER, H. A Guided Tour through the Town. , 2018. Disponível em: <http://www.hs-stat.com/WaveletComp/>. Acesso em: 27 jun. 2021 RUA, A. Wavelets in economics. Banco de Portugal, Economic bulletin, p. 71–79, 2012. RUSSELL, B.; HAN, J. Jean Morlet and the Continuous Wavelet Transform. CREWES Research Report, v. 28, n. 1946, p. 1–15, 2016. YANG, W. Y. Signals and Systems with MATLAB. 2009a edição ed. Berlin: Springer, 2014.Direitos autorais 2024 Jadson Pessoa, Alexsandro Sousa Brito, Sergio Luiz de Medeiros Riveroinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-06-17T16:33:46Zoai:ojs.periodicos.ufpa.br:article/15677Revistahttps://periodicos.ufpa.br/index.php/cepec/PUBhttps://periodicos.ufpa.br/index.php/cepec/oaicadernoscepec@gmail.com2966-11102238-118Xopendoar:2024-06-17T16:33:46Cadernos CEPEC (Online) - Universidade Federal do Pará (UFPA)false |
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