Testes HEGY de raízes unitárias sazonais: efeitos de observações atípicas, erros de medida e quebras estruturais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: Penna, Karen Elisa do Vale Nogueira
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: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-22062009-132914/
Resumo: O presente trabalho trata-se de um estudo de testes de sazonalidade em séries temporais lineares. O texto é resultado de uma vasta pesquisa abrangendo diversos artigos e livros relacionados ao tema. Inicialmente, um teste de raízes unitárias correspondente a frequências sazonais para dados trimestrais é apresentado. Esse teste é denominado procedimento HEGY e permite que raízes unitárias sejam testadas em algumas frequências sazonais isoladas, sem assumir que raízes unitárias estejam presentes em todas as frequências sazonais. Em seguida, a extensão desse teste para dados mensais é analisada e um teste mais poderoso que combina o procedimento trimestral e mensal é apresentado. Observações atípicas e erros de medida são estudados, a fim de avaliar os efeitos que causam no comportamento dos testes de raízes unitárias e de apresentar um teste que contemple a correção de atipicidades. Por fim, é analisada a robustez assintótica do procedimento HEGY na presença de quebras estruturais (mudança de magnitude finita na média sazonal) e um teste mais poderoso que incorpora a quebra estrutural é apresentado. A fim de ilustrar e complementar as análises teóricas apresentadas, algumas aplicações em séries temporais reais são desenvolvidas. Os dados analisados foram obtidos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e o software utilizado para análise foi o R.