Estimação de parametros em modelos ARFIMA

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2004

RESUMO

Recursos computacionais mais poderosos tem intensicado a cria»cao e utilizacao de metodologias de ajuste e predicao em situacoes em que nao se tem expectativa de observacoes cujo grau de dependencia decaia rapidamente ao longo do tempo. Essa caracteristica de uma persistencia maior da dependencia, conhecida tambem como longa dependencia, tem sido objeto de intensos estudos nas ultimas decadas. Um dos modelos mais utilizados e uma generalizacao, pela integracao fracionaria, dos modelos classicos de Box e Jenkins. O modelo ARFIMA foi proposto por Hos- king em 1981 e de caracterizado por um operador em forma de serie infnita, dependente de um par^ametro d. Varios estimadores de d sao encontrados na literatura. Nossos estudos se concentram nos propostos por: Geweke e Porter-Hudak(1993); Reisen(1994); e Jensen(1999). Esses estimadores podem ser conjuntamente classicados como metodos semiparametricos, em que se transforma o processo ARFIMA em processo ARMA, de forma que os outros par^ametros do modelo possam ser estimados por metodologias usuais. Uma importante quest~ao nessa forma estimacao e a perda de informacao ocasionada pela transformacao citada, uma vez que ha a necessidade de truncamento da serie que caracteriza a longa dependencia. Estudos da informacao perdida (inconclusivo) e EQM e vicio por simulacao foram usados para avaliar de que forma a escolha do ponto de truncamento afeta a qualidade dos estimadores. Os resultados indicam que o ponto ideal de truncamento da serie varia bastante e sofre grande influencia dos valores dos parametros do modelo. Uma lustracao e realizada em dados reais

ASSUNTO(S)

wavelets (matematica) analise de fourier analise espectral analise de series temporais

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