Estrutura de vizinhanças espaciais nos modelos autorregressivos e de médias móveis espaço-temporais STARMA

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Jin, Esther Yanfei
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Espaço-temporais; Exponenciais; Exponential; Matrices; Matrizes; Neighborhoods; Pesos espaciais; Séries temporais; Space-time; Spatial weights; STARMA; Time series; Vizinhanças
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-24072017-194839/

O objetivo deste trabalho é comparar as estruturas de vizinhanças espaciais ou matrizes de pesos espaciais da classe de modelos autorregressivos e de médias móveis espaço-temporais (STARMA). O modelo STARMA é empregado para descrever dados de séries temporais espacialmente localizados, ele é caracterizado pela dependência linear defasada tanto no espaço quanto no tempo. Foram realizadas simulações utilizando vários modelos de covariância espaço-temporal para comparar diferentes estruturas de construção da matriz de pesos espaciais com a finalidade de identificar a melhor matriz. As matrizes espaciais com pesos exponenciais apresentaram os melhores desempenhos de ajuste dos modelos STAR; e mostram uma estabilidade em relação à medida de ajuste. Por fim para ilustração, será ajustado um modelo STARMA para um conjunto de dados mensais do índice FIPEZAP de preço imobiliário de venda para apartamentos de dois dormitórios de seis cidades metropolitanas de São Paulo.