Estimação de parametros em modelos ARFIMA

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Hatadani, Izabella Mendes
Data de Publicação: 2004
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1598894
Resumo: Orientador: Aluisio de Souza Pinheiro
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spelling Estimação de parametros em modelos ARFIMAAnálise de séries temporaisWavelets (Matemática)Análise espectralAnálise de FourierOrientador: Aluisio de Souza PinheiroDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação CientificaResumo: Recursos computacionais mais poderosos tem intensicado a cria»cao e utilizacao de metodologias de ajuste e predicao em situacoes em que nao se tem expectativa de observacoes cujo grau de dependencia decaia rapidamente ao longo do tempo. Essa caracteristica de uma persistencia maior da dependencia, conhecida tambem como longa dependencia, tem sido objeto de intensos estudos nas ultimas decadas. Um dos modelos mais utilizados e uma generalizacao, pela integracao fracionaria, dos modelos classicos de Box e Jenkins. O modelo ARFIMA foi proposto por Hos- king em 1981 e de caracterizado por um operador em forma de serie infnita, dependente de um par^ametro d. Varios estimadores de d sao encontrados na literatura. Nossos estudos se concentram nos propostos por: Geweke e Porter-Hudak(1993); Reisen(1994); e Jensen(1999). Esses estimadores podem ser conjuntamente classicados como metodos semiparametricos, em que se transforma o processo ARFIMA em processo ARMA, de forma que os outros par^ametros do modelo possam ser estimados por metodologias usuais. Uma importante quest~ao nessa forma estimacao e a perda de informacao ocasionada pela transformacao citada, uma vez que ha a necessidade de truncamento da serie que caracteriza a longa dependencia. Estudos da informacao perdida (inconclusivo) e EQM e vicio por simulacao foram usados para avaliar de que forma a escolha do ponto de truncamento afeta a qualidade dos estimadores. Os resultados indicam que o ponto ideal de truncamento da serie varia bastante e sofre grande influencia dos valores dos parametros do modelo. Uma lustracao e realizada em dados reaisAbstract: The growing computer power has enable researchers to develop methodologies for estimation and prediction in time series whose observations are not necessartily weakly dependent. Among these developments, ARFIMA models have the nice property of linking themselves directly to the classical time series analysis ARMA models. We will be studying the efects of estimating the long dependence parameter d on the ARMA parameters. Among the various estimators on the literature, wewill be using the ones proposed by Geweke and Porter-Hudak(1993), Reisen(1994) and Jensen(1999). The aim of the study is to evaluate the importance of truncation when transforming the ARFIMA model to the ARMA model for the estimations thereof. MSE and bias are compared through simulation. Results indicate that ideal truncation point is strongly dependent on the values of the parameters themselves but some reasonably broad measures can still be taken in order to e±ciently recover information from the dataMestradoEstatísticaMestre em Estatística[s.n.]Pinheiro, Aluísio de Souza, 1967-Lopes, Silvia Regina CostaHotta, Luiz KoodiUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em EstatísticaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASHatadani, Izabella Mendes20042004-05-11T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf114 p.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1598894HATADANI, Izabella Mendes. Estimação de parametros em modelos ARFIMA. 2004. 114 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1598894. Acesso em: 2 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/328513porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-09-12T14:43:07Zoai::328513Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-09-12T14:43:07Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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