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Coleção Digital

Avançada


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Título: IMPLEMENTAÇÃO DE BOOTSTRAP NA ESTIMAÇÃO DO PARÂMETRO D EM MODELOS ARFIMA E SIMULAÇÃO MONTECARLO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): LEONARDO ROCHA SOUZA

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - Coorientador
Número do Conteúdo: 8695
Catalogação:  19/07/2006 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=8695@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8695@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8695

Resumo:
Nesta tese de mestrado, foram analisados aspectos, propriedades, utilidade e desempenho do bootstrap, um método de reamostragem, na estimação de um parâmetro relacionado à memória longa, ou longa dependência, em séries temporais. Entre outras coisas, obtém-se estimativas do desvio-padrão do estimador do parâmetro, e um teste de hipóteses para o parâmetro. O bootstrap pode conseguir propriedades de grandes amostras a partir de um número pequeno de observações. O procedimento do bootsptrap consiste de reamostrar, com reposição, da amostra original um número grande de amostras do mesmo tamanho. A longa dependência ou memória longa (long memory) pode se caracterizado por um lento decaimento das autocorrelações conforme cresce o valor do lag. A longa dependência pode ser estudada por modelos ARIMA (p,d,q.), com o parâmetro d, relativo integração a ser feita em ruídos brancos na construção da série (ARFIMA), assumindo valor fracionário. Este trabalho está relacionado com o uso do bootstrap na estimação do parâmetro d fracionário dos modelos ARFIMA (p,d,q).

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