Estimação em processos com longa dependência e sazonalidade

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Moura, Lisiane de Souza Nunes de
Data de Publicação: 2008
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/130885
Resumo: Neste trabalho analisamos alguns processos com as propriedades de longa dependência e sazonalidade. Nosso estudo tem por objetivo principal estudar alguns estimadores do parâmetro D do processo SARFIMA(O,D,O)s, onde s é a sazonalidade. Apresentamos diversos estimadores na classe dos semi-paramétricos para estimar o parâmetro de diferenciação sazonal D. Na classe paramétrica, apresentamos um estimador de máxima verossimilhança para o mesmo parâmetro. Comparamos nova metodologia de estimação para o parâmetro D, os chamados estimadores robustos. Realizamos a análise da série temporal dos níveis mensais do rio Nilo, em Aswan.
id UFRGS-2_585be15b7e1b591bf82b1ec2286b30ef
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/130885
network_acronym_str UFRGS-2
network_name_str Repositório Institucional da UFRGS
repository_id_str
spelling Moura, Lisiane de Souza Nunes deBisognin, Cleber2015-12-10T02:42:01Z2008http://hdl.handle.net/10183/130885000687759Neste trabalho analisamos alguns processos com as propriedades de longa dependência e sazonalidade. Nosso estudo tem por objetivo principal estudar alguns estimadores do parâmetro D do processo SARFIMA(O,D,O)s, onde s é a sazonalidade. Apresentamos diversos estimadores na classe dos semi-paramétricos para estimar o parâmetro de diferenciação sazonal D. Na classe paramétrica, apresentamos um estimador de máxima verossimilhança para o mesmo parâmetro. Comparamos nova metodologia de estimação para o parâmetro D, os chamados estimadores robustos. Realizamos a análise da série temporal dos níveis mensais do rio Nilo, em Aswan.application/pdfporEstimação de parâmetrosEstimação em processos com longa dependência e sazonalidadeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de MatemáticaPorto Alegre, BR-RS2008Estatística: Bachareladograduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000687759.pdf000687759.pdfTexto completoapplication/pdf5115817http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/130885/1/000687759.pdf585b9f70f3572beeef244f0873bd5541MD51TEXT000687759.pdf.txt000687759.pdf.txtExtracted Texttext/plain67934http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/130885/2/000687759.pdf.txtb58bcf15ffd6c6bb12a7026f710dd822MD52THUMBNAIL000687759.pdf.jpg000687759.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1145http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/130885/3/000687759.pdf.jpg934110cd349bbaddbe35cc80596be8faMD5310183/1308852022-02-22 05:06:21.867173oai:www.lume.ufrgs.br:10183/130885Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2022-02-22T08:06:21Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Estimação em processos com longa dependência e sazonalidade
title Estimação em processos com longa dependência e sazonalidade
spellingShingle Estimação em processos com longa dependência e sazonalidade
Moura, Lisiane de Souza Nunes de
Estimação de parâmetros
title_short Estimação em processos com longa dependência e sazonalidade
title_full Estimação em processos com longa dependência e sazonalidade
title_fullStr Estimação em processos com longa dependência e sazonalidade
title_full_unstemmed Estimação em processos com longa dependência e sazonalidade
title_sort Estimação em processos com longa dependência e sazonalidade
author Moura, Lisiane de Souza Nunes de
author_facet Moura, Lisiane de Souza Nunes de
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Moura, Lisiane de Souza Nunes de
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Bisognin, Cleber
contributor_str_mv Bisognin, Cleber
dc.subject.por.fl_str_mv Estimação de parâmetros
topic Estimação de parâmetros
description Neste trabalho analisamos alguns processos com as propriedades de longa dependência e sazonalidade. Nosso estudo tem por objetivo principal estudar alguns estimadores do parâmetro D do processo SARFIMA(O,D,O)s, onde s é a sazonalidade. Apresentamos diversos estimadores na classe dos semi-paramétricos para estimar o parâmetro de diferenciação sazonal D. Na classe paramétrica, apresentamos um estimador de máxima verossimilhança para o mesmo parâmetro. Comparamos nova metodologia de estimação para o parâmetro D, os chamados estimadores robustos. Realizamos a análise da série temporal dos níveis mensais do rio Nilo, em Aswan.
publishDate 2008
dc.date.issued.fl_str_mv 2008
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2015-12-10T02:42:01Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/130885
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 000687759
url http://hdl.handle.net/10183/130885
identifier_str_mv 000687759
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Repositório Institucional da UFRGS
collection Repositório Institucional da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/130885/1/000687759.pdf
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/130885/2/000687759.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/130885/3/000687759.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 585b9f70f3572beeef244f0873bd5541
b58bcf15ffd6c6bb12a7026f710dd822
934110cd349bbaddbe35cc80596be8fa
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1801224495227207680

Registros relacionados