Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2012 |
| Autor(a) principal: |
Stein, Josiane |
| Orientador(a): |
Bisognin, Cleber |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/194252
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Resumo: |
Neste trabalho analisamos processos com a propriedade de longa dependência e sazonalidade, com inovações normais ou α-estáveis. Os processos com inovações α-estáveis apresentam a característica de ter variância infinita, além da propriedade de longa dependência. Apresentamos um estudo teórico de estimação paramétrica e semiparamétrica, demonstrando propriedades de novos estimadores paramétricos, baseados no estimador proposto por Fox e Taqqu (1986). Além disso, realizamos um estudo baseado em simulações de Monte Carlo, comparando os diversos estimadores definidos. Para a estimação semiparamétrica, utilizamos a metodologia de Geweke e Porter-Hudak (1983) e Reisen (1994), com suas versões robustas. Para a estimação paramétrica, empregamos as propostas de Fox e Taqqu (1986) e os novos estimadores sugeridos. |
