Estimação de modelos ARFIMA com quebra estrutural

Página do item simplificado
dc.creatorMario Ernesto Piscoya Diaz
dc.date.accessioned2019-08-11T03:12:39Z
dc.date.accessioned2025-09-09T01:07:21Z
dc.date.available2019-08-11T03:12:39Z
dc.date.issued2006-03-14
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/RFFO-7HZGKU
dc.languagePortuguês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectEstatística
dc.subjectAnálise de séries temporais
dc.subject.otherModelos ARFIMA
dc.subject.otherestrutural
dc.subject.otherLonga dependência
dc.subject.otherQuebra
dc.subject.otherPonto de mudança
dc.titleEstimação de modelos ARFIMA com quebra estrutural
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor-co1VAlderio Anselmo Reisen
local.contributor.advisor1Ela Mercedes Medrano de Toscano
local.contributor.referee1Glaura da Conceicao Franco
local.contributor.referee1Sueli Aparecida Mingoti
local.contributor.referee1Clelia Maria de Castro
local.description.resumoExistem evidencias significativas que series macroeconomicas e financeiras mostram uma persistencia consideravel. Mais sera que esta persistencia deve ser modelada por um processo estocastico com raiz unitaria ou um processo estocastico estacionario de memoria longa. Neste trabalho, consideramos a estimacao do parâmetro d dos processos ARFIMA (0,d,0) que apresentam uma quebra estrutural no nivel e/ou variancia O metodo de estimacao utilizado foi o metodo semiparametrico proposto por Geweke -Porter Hudak (1983) e de maxima verossimilhanca. Um estudo simulado mostra as relacoes que existe entre a magnitude do pulo, o tamanho da serie e as estimativas do par^ametro d quando _e ignorada a presenca da quebra estrutural nos processos. A metodologia desenvolvida foi aplicada a conjuntos de dados reais da economia brasileira. Palavras-chave: Longa Dependencia, Modelos ARFIMA, Ponto de Mudanca, Quebra Estrutural.
local.publisher.initialsUFMG

Arquivos

Pacote original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
mariodiaz_2006.pdf
Tamanho:
716.15 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Baixar

Coleções

Pós-Graduação em Estatística - Dissertações

Logo UFMG