Bootstrap methods for generalized autoregressive moving average models

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dc.creatorMatheus de Vasconcellos Barroso
dc.date.accessioned2019-08-11T14:51:56Z
dc.date.accessioned2025-09-08T23:30:16Z
dc.date.available2019-08-11T14:51:56Z
dc.date.issued2018-06-11
dc.description.abstractThis final paper aims to find a suitable Bootstrap Method for the Generalized Autoregressive Moving Average Model. The focus is on the Moving Block Bootstrap (MBB) resampling scheme with its performance being evaluated through a Monte Carlo study and contrasted to their asymptotic Gaussian counterpart. It is stablished that the aforementioned resampling procedure can generate good estimates of parameters bias and confidence intervals. Though, the results rely heavily on the simulated model parameters and block lengths used in the MBB procedure.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/BIRC-BB4NX5
dc.languageInglês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectBootstrap (Estatística)
dc.subjectEstatística
dc.subjectAnálise de séries temporais
dc.subject.otherMBB
dc.subject.otherTime- Series BOOTSTRAP
dc.subject.otherGARMA models
dc.titleBootstrap methods for generalized autoregressive moving average models
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor1Glaura da Conceicao Franco
local.contributor.referee1Ivair Ramos Silva
local.contributor.referee1Marcos Oliveira Prates
local.description.resumoEssa dissertação tem como objetivo encontrar um método de Bootstrap para o modelo Generalizado Autoregressivo de Médias Móveis. O foco é o método de reamostragem Bootstrap por Blocos Moveis (MBB) com sua performance sendo avaliada através de um estudo de Monte Carlo e comparado com a sua contrapartida Gaussiana assintótica. É estabelecido que o método de reamostragem mencionado anteriormente é capaz de gerar boas estimativas de viés e intervalos de confiança. Contudo, os resultados dependem fortemente nos parâmetros do modelo simulado e do comprimento de bloco utilizado na metodologia BBM.
local.publisher.initialsUFMG

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