Análise de correlação cruzada destendenciada em processos estacionários com longa dependência

• Autor(a) principal: Latorre, Lígia Amaral
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/199258
• topic: Séries temporais; Análise de correlação; Detrended Cross-Correlation Analysis; Time series; Long range dependence; Shiny; Measures of association; Cross-correlation; DCCA

No contexto de séries temporais multivariadas, há interesse em compreender a estrutura de dependência entre duas séries, a qual pode ser estudada através do método da análise de correlação cruzada. Porém, este método exige que os dados atendam ao pressuposto de estacionariedade, o que não acontece na maior parte das séries que encontramos na prática. O método da análise de correlação cruzada destendenciada (Detrended Cross-Correlation Analysis – DCCA) aparece como uma alternativa, visto que tem como objetivo identificar e quantificar a associação cruzada entre duas séries potencialmente não-estacionárias. Neste trabalho, propomos analisar o comportamento amostral da DCCA em quatro cenários envolvendo séries temporais estacionárias com longa dependência, baseando-se em resultados provenientes de simulações. Também foi desenvolvido neste trabalho um aplicativo Shiny para o cálculo do coeficiente DCCA, o qual está disponível online.