Modelos autorregressivos com memória variável

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rangel, Pedro Assunção
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: https://repositorio.unb.br/handle/10482/40489
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2020.
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spelling Modelos autorregressivos com memória variávelSéries temporaisModelos autorregressivosDistribuição estávelDistribuição (Probabilidades)Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2020.Esse trabalho estuda o comportamento do processo autorregressivo com memória variável, primeiramente de forma teórica, e como a distribuição estável afeta o comportamento para diversos valores do parâmetro estável α. Em seguida, são estudados dois métodos de estimação dos coeficientes do processo com distribuição estável, pelo método dos mínimos quadrados e pelo método de máxima verossimilhança. Finalmente, são aplicados esses métodos em duas séries temporais reais, uma sobre o número de manchas solares, e a segunda sobre o número de linces capturados anualmente. Concluiu-se que nesses casos, pela presença de caudas pesadas nas distribuições, o modelos AR-MV(p) com distribuição estável foi mais adequado do que o processo AR(p).Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).This work studies the behaviour of autoregressive models with variable memory, firstly on theory, and how the stable distribution affects this behaviour for different values of the stable parameter α. Then, two methods are studied to estimate the coefficients of the process with stable distribution, by least squares and by maximum likelihood. Finally, those methods are applied to two real time series, the first on the sunspot number, and the second one on the annual lynx number. In conclusion, for these cases the AR-MV(p) models were more adequate than the AR(p) process, due to the heavy tails present on the distributions.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Estatística (IE EST)Programa de Pós-Graduação em EstatísticaSampaio, Jhames MatosMoreira, LucasRangel, Pedro Assunção2021-04-09T16:57:24Z2021-04-09T16:57:24Z2021-04-092020-11-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfRANGEL, Pedro Assunção. Modelos Autorregressivos com Memória Variável. 2020. 122 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2020.https://repositorio.unb.br/handle/10482/40489A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-03-01T16:22:36Zoai:repositorio.unb.br:10482/40489Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-03-01T16:22:36Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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