Estimação em processos com longa dependência, sazonalidade e inovações normais ou α -estáveis

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Stein, Josiane
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/194252
Resumo: Neste trabalho analisamos processos com a propriedade de longa dependência e sazonalidade, com inovações normais ou α-estáveis. Os processos com inovações α-estáveis apresentam a característica de ter variância infinita, além da propriedade de longa dependência. Apresentamos um estudo teórico de estimação paramétrica e semiparamétrica, demonstrando propriedades de novos estimadores paramétricos, baseados no estimador proposto por Fox e Taqqu (1986). Além disso, realizamos um estudo baseado em simulações de Monte Carlo, comparando os diversos estimadores definidos. Para a estimação semiparamétrica, utilizamos a metodologia de Geweke e Porter-Hudak (1983) e Reisen (1994), com suas versões robustas. Para a estimação paramétrica, empregamos as propostas de Fox e Taqqu (1986) e os novos estimadores sugeridos.
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spelling Stein, JosianeBisognin, Cleber2019-05-15T02:37:57Z2012http://hdl.handle.net/10183/194252000858684Neste trabalho analisamos processos com a propriedade de longa dependência e sazonalidade, com inovações normais ou α-estáveis. Os processos com inovações α-estáveis apresentam a característica de ter variância infinita, além da propriedade de longa dependência. Apresentamos um estudo teórico de estimação paramétrica e semiparamétrica, demonstrando propriedades de novos estimadores paramétricos, baseados no estimador proposto por Fox e Taqqu (1986). Além disso, realizamos um estudo baseado em simulações de Monte Carlo, comparando os diversos estimadores definidos. Para a estimação semiparamétrica, utilizamos a metodologia de Geweke e Porter-Hudak (1983) e Reisen (1994), com suas versões robustas. Para a estimação paramétrica, empregamos as propostas de Fox e Taqqu (1986) e os novos estimadores sugeridos.In this work we analyze processes with the property of long dependence and seasonality, with normal or α-stable innovations. The processes with α-stable innovations present infinite variance characteristic, besides the property of long dependence. We also consider a theoretical study of parametric and semi-parametric estimates, we prove properties of new parametric estimators, they’re based on the estimator proposed by Fox and Taqqu (1986). Moreover, we accomplish a study based on Monte Carlo simulations comparing the several defined estimators. For the semiparametric estimate, we use the methodology of Geweke and Porter-Hudak (1983) and Reisen (1994), with their robust versions. For the parametric estimate, we use the proposals of Fox and Taqqu (1986) and the new suggested estimators.application/pdfporEstimação ParamétricaEstimacao semi-paramétricaSéries temporaisEstimacao estatisticaEstimação em processos com longa dependência, sazonalidade e inovações normais ou α -estáveisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de MatemáticaPrograma de Pós-Graduação em MatemáticaPorto Alegre, BR-RS2012mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT000858684.pdf.txt000858684.pdf.txtExtracted Texttext/plain309660http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/194252/2/000858684.pdf.txtfa979762cd114cdc16ab8888fb54589aMD52ORIGINAL000858684.pdfTexto completoapplication/pdf2296099http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/194252/1/000858684.pdfacfe791dae7c9fd62e08e88058d74651MD5110183/1942522022-02-22 05:02:46.233491oai:www.lume.ufrgs.br:10183/194252Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532022-02-22T08:02:46Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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