Modelos INAR e RCINAR, estimação e aplicação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Tiago de Almeida Cerqueira Lima
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://doi.org/10.11606/D.45.2013.tde-10062013-230800
Resumo: Neste trabalho primeiramente apresentamos um modelo para uma sequência estacionária de valores inteiros (processo de contagem) autoregressivo de ordem p (INAR(p)). Depois disso, mos- traremos uma extensão desse processo, chamado modelo autoregressivo inteiro com coeficientes aleatórios (RCINAR(p)) . Para ambos os modelos, apresentamos suas propriedades assim como diferentes métodos de estimação de seus parâmetros. Os resultados da simulação e comparação dos estimadores são mostrados. Finalmente os modelos são aplicados em dois conjuntos de dados reais: Número mensal de empresas em falência; Número mensal de consultas no bureau de crédito.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis Modelos INAR e RCINAR, estimação e aplicação INAR and RCINAR models, estimation and application 2013-05-07Clelia Maria de Castro ToloiChang ChiannSilvia Regina Costa LopesTiago de Almeida Cerqueira LimaUniversidade de São PauloEstatísticaUSPBR estimation methods INAR model Integer time series métodos de estimação Modelo INAR Modelo RCINAR RCINAR model Séries temporais inteiras Neste trabalho primeiramente apresentamos um modelo para uma sequência estacionária de valores inteiros (processo de contagem) autoregressivo de ordem p (INAR(p)). Depois disso, mos- traremos uma extensão desse processo, chamado modelo autoregressivo inteiro com coeficientes aleatórios (RCINAR(p)) . Para ambos os modelos, apresentamos suas propriedades assim como diferentes métodos de estimação de seus parâmetros. Os resultados da simulação e comparação dos estimadores são mostrados. Finalmente os modelos são aplicados em dois conjuntos de dados reais: Número mensal de empresas em falência; Número mensal de consultas no bureau de crédito. At this work we first present a model for stationary sequence of integer-valued random variables (counting process) referred to as the integer-valued autoregressive of order p (INAR(p)) process. Af- ter this we show an extension of this process, called random coefficient integer-valued autoregressive process (RCINAR(p)). For both models we present its properties as well as different methods of estimation of its parameters. Simulation results and the comparison of the estimators are reported. Finally the models are applied to two real data sets: monthly number of companies with bankruptcy; monthly number of enquiries in credit bureau. https://doi.org/10.11606/D.45.2013.tde-10062013-230800info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USP2023-12-21T18:36:46Zoai:teses.usp.br:tde-10062013-230800Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212023-12-22T12:26:14.986543Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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