Extremos em séries temporais max-autorregressivas

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Main Author: Ferreira, Marta Susana Ribeiro, 1976-
Publication Date: 2008
Language: por
Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
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Summary: Tese de doutoramento em Estatística e Investigação Operacional (Probabilidades e Estatística), apresentada à Universidade de Lisboa através da Faculdade de Ciências, 2008
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spelling Extremos em séries temporais max-autorregressivasProbabilidades e estatísticaTeses de doutoramento - 2008Tese de doutoramento em Estatística e Investigação Operacional (Probabilidades e Estatística), apresentada à Universidade de Lisboa através da Faculdade de Ciências, 2008O trabalho para esta tese de doutoramento começa com o interesse em continuar o estudo acerca da duração de níveis elevados por um período de tempo fixo, introduzido em Draisma [20]. De uma análise sob o pressuposto de que esses níveis elevados constituem uma série de observações i.i.d., rapidamente se passa à hipótese mais realista de considerar dependência entre as observações, embora mantendo a estacionaridade. Uma vez que é sempre uma modelação dos valores extremos que está em mente, muito naturalmente se pensa nos modelos autorregressivos de máximos, como os MARMA em Davis e Resnick [15], em particular, os MARMA(1; 0), também designados ARMAX (Alpuim [1], [2] e Canto e Castro [11]). Na sequência do interesse em contemplar situações de dependência, surge a questão de avaliar se existe uma dependência ou independência exactas entre observações consecutivas consideradas nas caudas, ou se é uma dependência que vaidesaparecendo gradualmente. Ledford e Tawn [57] introduzem um modelo, no qual surge um novo parâmetro (_), que permite \medir o grau" de dependência na cauda, designado, coe_ciente de dependência assintótica na cauda. É no decurso do cálculo do valor deste parâmetro para os usuais max-autorregressivos, que surge a construção do processo pARMAX, o qual inclui um parâmetro potência (c), que faz com que o valor de _ se relacione directamente com esse mesmo parâmetro. De modo a atenuar o carácter um tanto determinístico dos processos pARMAX e, assim, torná-los mais aplicáveis na modelação de dados reais, considera-se uma generalização dos mesmos, com a introdução de um factor aleatório. Surge assim um novo processo max-autorregressivo potência, que designamos pRARMAX, e que, à semelhança do processo pARMAX, mantém a particularidade de possuir um parâmetro potência (c) que se relaciona do mesmo modo com n, calculado em pares de variáveis consecutivas. Aproveitando a maleabilidade permitida nos processos pRARMAX, desenvolve-se uma metodologia de análise do seu ajustamento a uma série de dados.Duarte, Luísa Canto e Castro, 1954-Repositório da Universidade de LisboaFerreira, Marta Susana Ribeiro, 1976-2010-07-27T08:59:35Z20082008-01-01T00:00:00Zdoctoral thesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfapplication/pdftext/xmlhttp://hdl.handle.net/10451/1570porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2025-03-17T12:39:34Zoai:repositorio.ulisboa.pt:10451/1570Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-29T02:25:05.783008Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
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