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Título: ANÁLISE EMPÍRICA DOS MODELOS DE AUTO-REGRESSÃO QUANTÍLICA
Autor: FABIANO DOS SANTOS SOUZA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  CARLOS TOMEI - ORIENTADOR
LEONARDO ROCHA SOUZA - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 10539
Catalogação:  11/09/2007 Liberação: 11/09/2007 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=10539&idi=1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=10539&idi=2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.10539

Resumo:
Modelos auto-regressivos (AR(p)) de séries temporais supõem que a dinâmica da série contém uma dependência linear nas observações passadas até uma defasagem p, e um erro aleatório independente e identicamente distribuído (i.i.d). Modelos de auto-regressão quantílica (QAR(p)) são uma generalização dos AR(p) em que os coeficientes auto- regressivos variam com o quantil da distribuição condicional, não sendo necessária, portanto, uma componente explícita de erro aleatório. Esta dissertação estuda a inferência estatística proposta para modelos QAR(p) por Koenker e Xiao (2004), com o auxílio de simulações de Monte Carlo. Enquanto a estimação mostra-se bem precisa, os resultados do teste de hipóteses, onde a hipótese nula supõe um modelo auto-regressivo (AR), não apresentam bons resultados, variando estes com o modelo gerador de dados.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS E APÊNDICES  PDF
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