Estimação de máxima verossimilhança em processos AR(p) - Sα (0; γ; 0)

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Schmidt, Lucas Bogdanov
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/149694
Resumo: Em análise de séries temporais, utilizam-se ferramentas estatísticas de modelagem para descrever características de um processo gerador de séries, tais como estimação de seus parâmetros e identificação de sua ordem. Discutimos técnicas de estimação e identificação da ordem de séries temporais autorregressivas com erros normalmente distribuídos e ampliamos para o caso de inovações α-estáveis. Simulações de Monte Carlo apresentam o comportamento dos estimadores.
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spelling Schmidt, Lucas BogdanovValk, Márcio2016-11-18T02:14:54Z2014http://hdl.handle.net/10183/149694000933790Em análise de séries temporais, utilizam-se ferramentas estatísticas de modelagem para descrever características de um processo gerador de séries, tais como estimação de seus parâmetros e identificação de sua ordem. Discutimos técnicas de estimação e identificação da ordem de séries temporais autorregressivas com erros normalmente distribuídos e ampliamos para o caso de inovações α-estáveis. Simulações de Monte Carlo apresentam o comportamento dos estimadores.In time series analysis, statistical modeling tools are used to describe the process of generating series, the performance of estimated parameters and to identify the model order. We discussed techniques for estimating and identifying the order of autoregressive time series with normally distributed errors and we extended to the α-stable innovations case. Monte Carlo simulations show the behavior of estimators.application/pdfporSéries temporaisEstimaçãoTime seriesEstimators propertiesAlpha-stable distributionEstimação de máxima verossimilhança em processos AR(p) - Sα (0; γ; 0)info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de Matemática. Departamento de EstatísticaPorto Alegre, BR-RS2014Estatística: Bachareladograduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000933790.pdf000933790.pdfTexto completoapplication/pdf1050134http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/149694/1/000933790.pdf7511d129a43f12217c9a1111fa1fd51fMD51TEXT000933790.pdf.txt000933790.pdf.txtExtracted Texttext/plain130422http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/149694/2/000933790.pdf.txt2a5443eb0bb1195b79e06e9b6f680db4MD52THUMBNAIL000933790.pdf.jpg000933790.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1101http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/149694/3/000933790.pdf.jpg5a9ea08350dfa91583771745a3941b1cMD5310183/1496942022-02-22 04:45:30.891862oai:www.lume.ufrgs.br:10183/149694Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2022-02-22T07:45:30Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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