Estimação de processos peródicos autorregressivos: uma abordagem no domínio da frequência
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Glaura da Conceicao Franco
Denise Duarte Scarpa Magalhaes Alves
Denise Duarte Scarpa Magalhaes Alves
Resumo
Esta pesquisa apresenta uma metodologia de estimação, baseada no domínio da frequência, para processos periódicos autorregressivos. O estimador sugerido é o ponto do espaço paramétrico que maximiza a expressão assintótica da função de log-verossimilhança de processos estocásticos vetoriais. A expressão assintótica é avalida através de algumas propriedades de matrizes block toeplitz. Ensaios de Monte Carlo foram realizados para comparar os cícios e os erros quadráticos médios do estimador proposto com os de método de estimação de Yule-Walker. O estudo empírico evidenciou que o método de estimação sugerido apresenta bom desempenho em termos de vício e erro quadrático médio. Como ilustração da metodologia proposta, a série da vazão média trimestral do rio Castelo-ES foi analisada.
Abstract
Assunto
Analise de series temporais, Estatística, Análise espectral, Estatistica, Teoria da estimativa Teoria assintotica, Análise de séries temporais, Teoria da estimativa
Palavras-chave
Processo estacionários, Processos SARMA, Processo Vetorial