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Avançada


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Título: BOOTSTRAP IMPLEMENTATION IN THE PARAMETERS ESTIMATION OF ARFIMA MODELS AND MONTECARLO SIMULATIONS
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):  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=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:
This thesis treats features, properties, utility and performance of the use of bootstrap, a resample techique, in the estimation of a parameter related to long memory in times. Among other things, we estimate the standard deviation of the parameter estimator and define a null hypothesis test for the parameter. With bootstrap, we can get large sample properties from a small sample. It consists of many resamples, with reposition, of the original sample, all with the same size as the original. Long memory can be featured by a small decay of the autocorrelations as the lag tends to infinity. Long memory can be studied by ARIMA (p,d,q) models with the d parameters assuming a fractional value (ARFIMA). This work concerns the use of bootstrap in the estimation of the fractional d parameter of ARFIMA (p,d,q) models.

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