masterThesis
SYMARMA: Um modelo dinâmico para dados temporais sob distribuição simétrica condicional
Registro en:
Quintas Souto Maior, Vinicius; José de Azevedo Cysneiros, Francisco. SYMARMA: Um modelo dinâmico para dados temporais sob distribuição simétrica condicional. 2012. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2012.
Autor
Quintas Souto Maior, Vinicius
Institución
Resumen
Modelos gaussianos de séries temporais ARMA têm sido largamente utilizados na literatura.
Benjamin et al. (2003) estenderam estes modelos para variáveis pertencente a família de distribuição
exponencial. Nesta mesma linha, Rocha e Cribari-Neto (2009) propuseram um modelo
de série temporal para a classe de distribuições Beta. Nesse sentido, nós propomos o modelo
autorregressivo de médias móveis simétrico (SYMARMA), um modelo dinâmico para variáveis
aleatórias pertencentes à classe de distribuições simétricas que inclui tanto a dinâmica
autorregressiva e de média móveis, como também permite inserir regressores no modelo. O
modelo SYMARMA é construído a partir da classe de regressão simétrica só que agora, na
especificação da média, temos uma componente adicional com termos autoregressivos e de
médias móveis incluídos aditivamente. A estimação dos parâmetros do modelo SYMARMA é
feita através da maximização do logaritmo da função de verossimilhança condicional usando
um algoritmo de otimização não-linear, em particular utilizamos o algoritmo escore de Fisher.
Estudos de simulação foram realizados para avaliar o desempenho e o comportamento do estimador
de máxima verossimilhança condicional para os parâmetros do modelo e, para também
avaliar o efeito da presença de outlier aditivo ou de inovação no ajuste e na previsão de observações
futuras. Discutimos testes de hipóteses para os parâmetros do modelo. Aplicações com
dados reais também serão apresentadas e discutidas Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior