O uso da técnica bootstrap para construção de intervalos de confiança e testes de hipóteses vem aumentando consideravelmente desde seu surgimento, em 1979, devido principalmente ao rápido avanço computacional ocorrido nas últimas décadas. Neste trabalho utilizamos o bootstrap paramétrico e não-paramétrico para estudar o comportamento dos hiperparametros em modelos de espaço de estados nos casos de nível e tendência linear locais. Intervalos de confiança baseados em quatro métodos bootstrap diferentes são calculados e comparados quanto à probabilidade de cobertura, produzindo resultados satisfatórios. Constatamos também a eficiência dos testes boopstrap para os casos em que os hiperparâmetros caem no limite do espaço paramétrico, situação que inviabiliza o uso dos testes clássicos por violar uma das condições de regularidade do estimador de máxima verossimilhança.