Processo Skellam INAR(1) assimétrico

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Fernanda Gabriely Batista Mendes
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
UFMG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-A9ZH9Z
Resumo: Time series of counts have been a very explored theme in the past decades due to the importance of the application in several practical situations. In this work an asymmetric version of Freeland (2010) model is proposed. In order to model these time series, an autoregressive stationary process of first order (INAR(1)) will be constructed for integer values with the asymmetric Skellam as marginal distribution. Properties of this model will be studied and demonstrated, such as the conditional distribution, the two variable joint distribution Zt and Ztk, covariance, conditional moment generating function and also conditional mean and variance. The parameters of the model will be estimated based on conditional least squares estimator. It will also be verified the consistencyand the asymptotic normality of the estimators. The behavior of the estimators will be evaluated via Monte Carlo simulation. The master thesis will be completed by applying the proposed INAR(1) model to a real time series.