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Coleção Digital
Título: EMPIRICAL ANALYSIS OF THE QUANTILE AUTOREGRESSION MODELS Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO Autor(es): FABIANO DOS SANTOS SOUZA
Colaborador(es): CARLOS TOMEI - Orientador
LEONARDO ROCHA SOUZA - Coorientador
Número do Conteúdo: 10539
Catalogação: 11/09/2007 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=10539@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.10539
Resumo:
Título: EMPIRICAL ANALYSIS OF THE QUANTILE AUTOREGRESSION MODELS Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO Autor(es): FABIANO DOS SANTOS SOUZA
Colaborador(es): CARLOS TOMEI - Orientador
LEONARDO ROCHA SOUZA - Coorientador
Número do Conteúdo: 10539
Catalogação: 11/09/2007 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=10539@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.10539
Resumo:
Autoregressive models (AR(p)) for time series assume that
the series dynamics has a linear dependence on past
observations up to a lag p, plus
an independent and identically distributed (i.i.d.) random
error. Quantile
autoregressive models (QAR(p)) generalize the AR(p) by
allowing different
autoregressive coefficients for different quantiles of the
conditional distribution and so there is no need for an
explicit random error component.
This dissertation studies the statistical inference
proposed by Koenker e
Xiao (2004) for QAR(p) models, by means of Monte Carlo
simulations.
While the estimation tools show themselves very accurate,
the hypothesis
test which considers an AR model as the null hypothesis
yields poor results,
and these vary with the data generating process
| Descrição | Arquivo |
| COVER, ACKNOWLEDGEMENTS, RESUMO, ABSTRACT, SUMMARY AND LISTS | |
| CHAPTER 1 | |
| CHAPTER 2 | |
| CHAPTER 3 | |
| CHAPTER 4 | |
| CHAPTER 5 | |
| REFERENCES AND APPENDICES |
