Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2007 |
| Autor(a) principal: |
Troster, Victor Emilio |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| 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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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: |
https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-150356/
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Resumo: |
Muitas séries temporais podem ser caracterizadas tanto por memória longa como por não-linearidade, como, por exemplo, séries de volatilidade financeira, taxas de inflação e de câmbio. a literatura afirma que modelos de memória longa, de quebras estruturais ou de mudança de regime podem capturar as mesmas características empíricas de uma mesma série de dados. Parece, portanto, interessante tentar incluir memória longa e não-linearidade em um único modelo, a fim de podermos verificar a importância relativa de cada fator. O objetivo deste trabalho é apresentar duas extensões do processo de memória longa, o FI-BREAK e o FI-STAR, que envolvem não-linearidades na série, ou seja, quebras estruturais e mudança de regime. |
