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Determinismo e estocasticidade em séries temporais empíricasMachado, Birajara Soares [UNESP] 02 1900 (has links) (PDF)
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machado_bs_me_ift.pdf: 2214231 bytes, checksum: 9040916a02748c7ddee98792eeacebcd (MD5) / Neste trabalho procurou-se desenvolver e avaliar uma metodologia consistente com a teoria do caos capaz de classificar o mecanismo gerador de séries temporais empíricas de dados. Faz-se, para tal, uma descrição de testes quantitativos na caracerização de séries temporais, bem como de um método para redução de ruído. Por fim, aplica-se a metodologia proposta em sinais experimentais da atividade elétrica cerebral / Abstracts: In this work we sought to develop and to evaluate a methodology consistent with the chaos theory capable to classify the generating mechanism of empirical time series. For such, we will make a description of quantitatve tests in the characterization of times, including a method for noise reduction. Finally, we will apply the methodology here proposed in experimental signals from the cerebral electric activity
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Métodos lineares e não lineares de análise de séries temporais e sua aplicação no estudo da variabilidade da frequência cardíaca de jovens saudáveisFerreira, Maria Teodora [UNESP] 25 February 2010 (has links) (PDF)
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Previous issue date: 2010-02-25Bitstream added on 2014-06-13T18:31:34Z : No. of bitstreams: 1
ferreira_mt_me_botib.pdf: 1296142 bytes, checksum: b87978808d056c330197d1345a497191 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Neste trabalho fazemos um estudo de métodos lineares e não llineares utilizados na análise de séries temporais experimentais e aplicamos tais métodos na análise da Variabilidade da Frequência Cardíaca (VFC) de jovens saudáveis. Os métodos lineares são baseados na análise estatística, enquanto os não lineares estão relacionados à teoria dos sistemas dinâmicos determinísticos, da qual a teoria do caos é parte integrante. Chamamos de VFC o estudo das variações dos intervalos existentes entre os batimentos cardíacos, medidos sempre entre os intervalos RR do sinal cardíaco, pois estes apresentam maior potencial para serem captados. As séries temporais obtidas destas medidas são chamadas séries de intervalos RR (ou simplesmente séries RR)... / In this work we study methods linear and nonlinear used in the analysis of experimental time series apply such methods in the analysis of Heart Rate Variability (HRV) of healthy young people. The linear methods are based on statistical analysis, while the nonlinear methods are related to deterministic dynamical systems, including the chaos theory. The HRV is known as the study of variation in the intervals between the heart beats, measured as the RR intervals of the cardiac signal, because they have greater potential to be captured. Time series obtained from these measurements are called series of RR intervals (or simply RR series). Based on the methods studied, we performed HRV analysis of 88 volunteers with 86 present no clinical disease diagnosed and are taken a healthy young people and two are young people who have some clinical pathology diagnosed... (Complete abstract click electronic access below)
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Métodos lineares e não lineares de análise de séries temporais e sua aplicação no estudo da variabilidade da frequência cardíaca de jovens saudáveis /Ferreira, Maria Teodora. January 2010 (has links)
Orientador: Marcelo Messias / Banca: Eibert Einstein Nehrer Macau / Banca: José Raimundo de Souza Passos / Resumo: Neste trabalho fazemos um estudo de métodos lineares e não llineares utilizados na análise de séries temporais experimentais e aplicamos tais métodos na análise da Variabilidade da Frequência Cardíaca (VFC) de jovens saudáveis. Os métodos lineares são baseados na análise estatística, enquanto os não lineares estão relacionados à teoria dos sistemas dinâmicos determinísticos, da qual a teoria do caos é parte integrante. Chamamos de VFC o estudo das variações dos intervalos existentes entre os batimentos cardíacos, medidos sempre entre os intervalos RR do sinal cardíaco, pois estes apresentam maior potencial para serem captados. As séries temporais obtidas destas medidas são chamadas séries de intervalos RR (ou simplesmente séries RR)... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In this work we study methods linear and nonlinear used in the analysis of experimental time series apply such methods in the analysis of Heart Rate Variability (HRV) of healthy young people. The linear methods are based on statistical analysis, while the nonlinear methods are related to deterministic dynamical systems, including the chaos theory. The HRV is known as the study of variation in the intervals between the heart beats, measured as the RR intervals of the cardiac signal, because they have greater potential to be captured. Time series obtained from these measurements are called series of RR intervals (or simply RR series). Based on the methods studied, we performed HRV analysis of 88 volunteers with 86 present no clinical disease diagnosed and are taken a healthy young people and two are young people who have some clinical pathology diagnosed... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre
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Gerenciamento pro-ativo : consideração do trafego de aplicação e utilização de series temporaisWatzko Neto, Francisco 26 June 1997 (has links)
Orientador: Edmundo Roberto Mauro Madeira / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T14:11:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1997 / Resumo: A crescente importância das redes de computadores impulsionou os estudos sobre formas de efetuar o gerenciamento de redes de uma forma mais eficiente. Com base neste fato, vem sendo estudado o gerenciamento pró-ativo de redes. Este novo paradigma visa a identificação de situações que possam levar à degradação dos sistemas de computação antes que elas venham a degradar o funcionamento do sistema e tentar evitar que tais situações ocorram através de ações corretivas. A crescente importância das redes de computadores impulsionou os estudos sobre formas de efetuar o gerenciamento de redes de uma forma mais eficiente. Com base neste fato, vem sendo estudado o gerenciamento pró-ativo de redes. Este novo paradigma visa a identificação de situações que possam levar à degradação dos sistemas de computação antes que elas venham a degradar o funcionamento do sistema e tentar evitar que tais situações ocorram através de ações corretivas. O conceito de séries temporais foi aplicado inicialmente neste trabalho na tarefa de identificação do funcionamento normal da rede e posteriormente na estimativa do funcionamento futuro da mesma. Segundo [CHA 84], uma série temporal é uma coleção de observações feitas seqüencialmente no tempo. Na teoria de séries temporais procura-se identificar de que forma os valores anteriores de uma variável influenciam o comportamento futuro desta. Através da modelagem deste relacionamento, procura-se estimar o comportamento futuro da variável. Com a utilização desta teoria neste trabalho procurou-se modelar o comportamento de uma das variáveis utilizadas na caracterização do comportamento da rede, visando estimar o funcionamento futuro e desta forma identificar situações que levassem à degradação do sistema. Recentemente, grande parte dos esforços tem sido voltados para a tarefa de gerenciamento de redes, porém, o gerenciamento dos sistemas conectados a estas redes tornou-se cada vez mais importante. Este trabalho propõem um modelo para o gerenciamento pró-ativo que se utiliza de informações tanto em nível de rede quanto em nível de aplicação. Em acréscimo, é especificado um conjunto de funções de gerenciamento pró-ativo que se utilizam deste nível de informações disponibilizado. Um protótipo baseado no modelo de gerenciamento pró-ativo proposto foi implementado. Este protótipo utiliza informações tanto em nível de rede quanto em nível aplicação na caracterização do comportamento normal da rede e aplica os conceitos de séries temporais para a estimativa do funcionamento futuro da rede / Abstract: The increasing importance of the network computer has stimulated research about different kinds of more efficient network management. Based on this, studies have been made about proactive network management. This new paradigm intends to identify situations that may lead to a system performance degradation before it would take place and avoid the occurrence of these situations by using corrective actions. Two new contributions in the field of computer proactive network management are introduced in this dissertation: the consideration of traffie in the application leveI proposal of a network management model and in a set of proactive network functions, and the use of time series in the analysis and estimate of the network behavior. The time series concept was used first in the identification of the standard computer network behavior and then in the estimate of its future behavior. Based on [CHA 84], a time series is a collection of observations done sequeneely in time. The time series theory tries to identify how the past values of a variable in.t1uenee its future behavior. The modeling of this relation tries to estimate the future behavior of the variable. Applied to this work, the theory models the behavior
of one variable used in the characterization of the computer network behavior, for the purpose of trying to estimate the future behavior and, in this way, identify situations that lead to a system performance degradation. Many of the recent researches have been focused in the work of computer network management, but the administration of the systems connected to these networks are becoming more important. This work suggests a proactive computer network management model that uses both the network level and the application level information. Another contribution also proposed is a set of proactive network functions that use this level of information. A prototype based on the proposed proactive network management model was implemented. This prototype uses both level of information: the network and the application level in the characterization of the normal behavior of the eomputer network and it applies the time series concepts in the estimate of the eomputer network future behavior / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação
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Analise e previsões de vasões utilizando modelos de series temporais, redes neurais e redes neurais nebulosasBallini, Rosangela, 1969- 29 September 2000 (has links)
Orientadores: Marinho Gomes de Andrade Filho, Secundino Soares Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-27T14:20:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2000 / Resumo: Análise e previsão de vazões são de fundamental importância no planejamento da operação de sistemas de recursos hídricos. Uma das grandes dificuldades na previsão das séries de vazões é a presença da sazonalidade devido aos períodos de cheia e seca do ano. Os modelos estocásticos foram, por um longo tempo, a alternativa mais comum aos modelos determinísticos ou hidrológicos na análise e previsão de vazões, baseados principalmente na metodologia de Box & Jenkins. Esta metodologia exige algum tipo de manuseio nos dados para tratar a não-estacionariedade ou o uso de modelos periódicos, necessitando de uma laboriosa formulação teórica para os procedimentos estatísticos. Redes neurais artificiais, especialmente redes multi-camadas com algoritmo back-propagation vêm sendo sugeridas para análise de séries temporais devido a sua capacidade para tratar com relações não-lineares.de entrada-saída, destacando sua habilidade de aprendizado e capacidade de generalização, associação e busca paralela. Estas qualidades as tornam capazes de identificar e assimilar as características mais marcantes das séries, tais como sazonalidade, periodicidade, tendência, entre outras, muitas vezes camufladas por ruídos. A capacidade de mapeamentos complexos das redes neurais cresce com o número de camadas e neurônios, acarretando :illaior tempo de processamento bem como considerável soma de dados. Entretanto, na prática muitas vezes os parâmetros devem ser estimados rapidamente e somente uma pequena quantidade de dados é disponível. Freqüentemente, dados do mundo real apresentam ruídos, podendo conter contradições e imperfeições. Tolerância a imprecisão e incertezas é também exigida para considerar tratabilidade e robustez. Conjuntos nebulosos baseados em modelos de análise de dados vêm sendo empregados sob essas hipóteses. A aplicação de modelos de redes neurais nebulosas une os benefícios das redes neurais e da teoria de conjuntos nebulosos, combinando-os em um sistema integrado para previsão de vazões naturais médias mensais. São realizadas análise e previsão de vazões usando modelos de séries temporais, redes neurais e redes neurais nebulosas para previsão um passo à frente e vários passos à frente para as séries das usinas hidroelétricas brasileiras localizadas em diferentes regiões. O desempenho dos modelos foi comparado e os resultados mostraram que os modelos propostos apresentaram melhor desempenho que as outras abordagens tanto para previsão um passo à frente como para previsão com vários passos à frente / Abstract: Analysis and forecast of seasonal stream flow series are of utmost importance in the operation planning of water resources systems. One of the greatest difficulties in forecasting of those series is the seasonality nature of stream flow series due to wet and dry periods of the year. For a long time, the use of stochastic models, based on the c1assic Box & Jenkins methodology, were the most employed alternative to the deterministic or hydrologic models in the analysis and forecast of stream flow series. This methodology requires either some kind of data manipulation to deal with the nonstationarity or the use of periodic models. Therefore the statistical procedures, requires an arduous theoretical formulation. Artificial Neural Networks (ANN), especially multilayer perceptrons with a back-propagation algorithm, have recently been suggested for time series analysis. They have the ability to deal with nonlinear input-output relationships. Their major assets are the learning ability and generalization, association and parallel search capability. These qualities enable them to identify and to assimilate some of the features of the series as seasonality, periodicity, tendency sometimes difficult to detect under noise. The capability of complex mapping of the ANN increases with the number of layers and neurons. The use of ANN usually requires the investment of a long period of time in the modeling process, as well as a considerable amount of data. ln practice, however, the parameters usually must be quickly estimated and only a small quantity of data is available. Very often, real world data are noisy, and the collected data may contain contradictions and imperfections. Tolerance for imprecision and uncertainty is also required to achieve tractability and robustness. Fuzzy sets based data analysis models have been especially suitable for these purposes. This suggests the application of neurofuzzy network models to seasonal stream flow forecasting. These models combine the advantages of the ANN and fuzzy set based approaches in a single integrated decision-making system. Analysis and forecast of stream flows one-step-ahead and multi-step-ahead are accomplished, using time series models, neural networks, and neurofuzzy networks. Database of average monthly inflows from Brazilian hydroelectric plants located in different river basins were used. The performance of the models was compared and the results show that the models here proposed provide a better performance than the others ones considering one-step-ahead forecasting and multi-step-ahead forecasting / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica
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Serial Annotator = managing annotations of time series = Serial Annotator: gerenciando anotações em séries temporais / Serial Annotator : gerenciando anotações em séries temporaisSilva, Felipe Henriques da, 1978- 06 October 2013 (has links)
Orientador: Claudia Maria Bauzer Medeiros / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-23T21:42:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2013 / Resumo: Séries temporais são sequências de valores medidos em sucessivos instantes de tempo. Elas são usadas em diversos domínios, tais como agricultura, medicina e economia. A análise dessas séries é de extrema importância, fornecendo a especialistas a capacidade de identificar tendências e prever possíveis cenários. A fim de facilitar sua análise, especialistas frequentemente associam anotações com séries temporais. Tais anotações também podem ser usadas para correlacionar séries distintas, ou para procurar por séries específicas num banco de dados. Existem muitos desafios envolvidos no gerenciamento destas anotações - desde encontrar estruturas adequadas para associá-las com as séries, até organizar e recuperar séries através das anotações associadas a estas. Este trabalho contribui para o trabalho em gerenciamento de séries temporais. Suas principais contribuições são o projeto e desenvolvimento de um arcabouço para o gerenciamento de múltiplas anotações associadas com uma ou mais séries em um banco de dados. Este arcabouço também fornece meios para o controle de versão das anotações, de modo que os estados anteriores de uma anotação nunca sejam perdidos. Serial Annotator é uma aplicação desenvolvida para a plataforma Android. Ela foi usada para validar o arcabouço proposto e foi testada com dados reais envolvendo problemas do domínio agrícola / Abstract: Time series are sequences of values measured at successive time instants. They are used in several domains such as agriculture, medicine and economics. The analysis of these series is of utmost importance, providing experts the ability to identify trends and forecast possible scenarios. In order to facilitate their analyses, experts often associate annotations with time series. Such annotations can also be used to correlate distinct series, or look for specific series in a database. There are many challenges involved in managing annotations - from finding proper structures to associate them with series, to organizing and retrieving series based on annotations. This work contributes to the work in management of time series. Its main contributions are the design and development of a framework for the management of multiple annotations associated with one or multiple time series in a database. The framework also provides means for annotation versioning, so that previous states of an annotation are never lost. Serial Annotator is an application implemented for the Android smart phone platform. It has been used to validate the proposed framework and has been tested with real data involving agriculture problems / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação
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Estimação não-parametrica de volatilidade em modelos continuosEl-Dash, Neale Ahmed 02 August 2018 (has links)
Orientador : Aluisio Pinheiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-02T06:02:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2002 / Mestrado / Mestre em Estatística
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Analise de series temporais com covariancias variando no tempo atraves de fatores com volatilidade estocasticaTsai, Rodrigo, 1974- 03 August 2018 (has links)
Orientador: Luiz Koodi Hotta / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-03T19:14:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2003 / Mestrado / Mestre em Estatística
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Influência da carga hidrológica na altitude geométrica a partir de análise de séries temporais estimadas no método PPP / Influence of the hydrological load on the geometric altitude from the analysis of time series estimated in the PPP methodNascimento, Lécio Alves 15 December 2016 (has links)
Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-01-23T16:19:23Z
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Previous issue date: 2016-12-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Estudos que utilizam séries temporais são realizados em diversas áreas do conhecimento, como: economia, geofísica, geodésia etc. Dados específicos são associados a cada área supracitada, possibilitando efetuar análises sobre as séries, e avaliar as influências temporais de diversos fatores que interferem nos dados. No âmbito da Geodésia Espacial, vários estudos são desenvolvidos, de forma direta ou indireta, sobre séries temporais de dados posicionais (coordenadas), permitindo investigar a influência, por exemplo, da ionosfera, da troposfera, da geodinâmica, de cargas etc. No entanto, a construção de uma série temporal posicional apresenta alguns empecilhos, que tornam esse procedimento moroso e, em muitos casos, inviável. Nesse contexto, desenvolveu-se uma metodologia e implementou-se no software RINEX EDITION, cujo objetivo foi a geração de séries temporais posicionais de forma automatizada, utilizando dados das estações da RBMC, editáveis com o TEQC também automatizado, em conjunto com o serviço de processamento online IBGE-PPP. Séries temporais posicionais (coordenadas cartesianas X, Y, Z; elipsoidais φ, λ, h e as precisões de ambas) foram geradas considerando um período de seis anos (2010-2015), para as estações NAUS e SAGA. O tempo destinado à construção dessas séries foi de 48 horas, utilizando uma conexão de internet de banda larga de 5MB, confirmando assim a eficiência do programa, quando se compara ao tempo demandado no procedimento manual. Efetuando-se uma análise exploratória sobre as séries de componentes cartesianas pode-se observar que a componente Z referente à estação NAUS apresentou um deslocamento entre os anos de 2013 e 2014, o que não foi observado nas séries das demais componentes. Quando consideradas as séries de dados fluviométricos e de altitudes geométricas filtradas com médias móveis, observou-se uma correlação inversa muito forte para as séries referentes às estações localizadas em Manaus, enquanto as séries referentes às estações localizadas em São Gabriel da Cachoeira apresentaram correlação inversa moderada, mostrando que Manaus sofre maior influência da carga hidrológica. A estação NAUS apresentou amplitude considerável em sua série de altitude geométrica, superando amplitudes encontradas por outros autores. Mesmo com uma distância considerável entre as estações da RBMC e a diferença entre a vazão nas estações linimétricas, as estações RBMC (NAUS e SAGA) apresentaram uma correlação direta forte entre suas altitudes geométricas. A partir da aplicação dos testes de hipóteses de: Cox-Stuart (para tendência); Kruskall-Wallis (para sazonalidade) e Dickey-Fuller (para estacionariedade) verificou-se que as séries de cotas linimétricas e altitudes geométricas das estações localizadas em Manaus apresentaram ocorrência de tendência, sendo que somente a primeira apresentou sazonalidade, o que não ocorreu com a segunda. Considerando as séries das estações localizadas em São Gabriel da Cachoeira inferiu-se que a série de cotas linimétricas não apresentou tendência, o que não se repetiu para a série de altitudes geométricas, ou seja, esta série apresentou tendência. A série de cotas linimétricas apresentou sazonalidade, o que não foi apresentado pela série de altitudes geométricas. / Researches that use time series are accomplished in several fields of studies, such as economy, geophysics, geodesy, etc. Specific data are associated to each field of study, making possible to do analyses over the series and evaluate the time influences of several factors that affect the data. Within the scope of Spatial Geodesy, many studies are developed, directly or indirectly, about time series of positional data (coordinates), allowing to explore the influence of: the ionosphere, the troposphere, the geodynamics, loads, etc. However, the construction of a positioning time series shows some limitations, that make this process slow, and many times, impracticable. In this sense, it was developed a methodology to be implemented in the software RINEX EDITION, which goal was to create positioning time series in an automated way, using the data from the RBMC stations, editable with TECQ, also automated, along with the online processing service IBGE-PPP. Positioning time series (Cartesian coordinates X, Y, Z; ellipsoidal coordinates φ, λ, h and their precisions) were created, considering a six years’ period (2010-2015), to the stations NAUS and SAGA. The time consumed to build theses series was 48 hours, using a 5 MB internet connection, confirming the efficiency of the software, when compared to the time demanded at the manual process. By doing an exploratory analysis about the cartesian components series, is noticed that the Z component of the NAUS station showed a drift between the years of 2013 and 2014, what was not observed at the others components. When considering the series of fluviometric data and geometric altitudes filtered with moving averages, a very strong inverse correlation was observed for the series referring to the stations located in Manaus, while the series referring to the stations located in São Gabriel da Cachoeira presented a moderate inverse correlation, showing that Manaus suffers greater influence of the hydrological load. The NAUS station presented considerable amplitude in its geometric altitude series, surpassing amplitudes found by other authors. Even with a considerable distance between the RBMC stations and the difference between the flow in the linimetric stations, RBMC stations (NAUS and SAGA) showed a strong direct correlation between their geometric altitudes. From the application of the hypothesis tests of: Cox-Stuart (for trend); Kruskall-Wallis (for seasonality) and Dickey-Fuller (for stationarity), it was verified that the series of linimetric dimensions and geometric altitudes of the stations located in Manaus presented a tendency occurrence, only the first showing seasonality, which did not occur with the second. Considering the series of the stations located in São Gabriel da Cachoeira it was inferred that the series of linimetric dimensions did not present a tendency, which was not repeated for the series of geometric altitudes, that is, this series presented a tendency. The series of linimetric dimensions presented seasonality, which was not presented by the series of geometric altitudes.
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Estimação de parametros em modelos ARFIMAHatadani, Izabella Mendes 11 May 2004 (has links)
Orientador: Aluisio de Souza Pinheiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-04T01:50:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Hatadani_IzabellaMendes_M.pdf: 928963 bytes, checksum: 23ead94a9b643fb48d852b47082f0b41 (MD5)
Previous issue date: 2004 / Resumo: Recursos computacionais mais poderosos tem intensicado a cria»cao e utilizacao de metodologias de ajuste e predicao em situacoes em que nao se tem expectativa de observacoes cujo grau de dependencia decaia rapidamente ao longo do tempo. Essa caracteristica de uma persistencia maior da dependencia, conhecida tambem como longa dependencia, tem sido objeto de intensos estudos nas ultimas decadas. Um dos modelos mais utilizados e uma generalizacao, pela integracao fracionaria, dos modelos classicos de Box e Jenkins. O modelo ARFIMA foi proposto por Hos- king em 1981 e de caracterizado por um operador em forma de serie infnita, dependente de um par^ametro d. Varios estimadores de d sao encontrados na literatura. Nossos estudos se concentram nos propostos por: Geweke e Porter-Hudak(1993); Reisen(1994); e Jensen(1999). Esses estimadores podem ser conjuntamente classicados como metodos semiparametricos, em que se transforma o processo ARFIMA em processo ARMA, de forma que os outros par^ametros do modelo possam ser estimados por metodologias usuais. Uma importante quest~ao nessa forma estimacao e a perda de informacao ocasionada pela transformacao citada, uma vez que ha a necessidade de truncamento da serie que caracteriza a longa dependencia. Estudos da informacao perdida (inconclusivo) e EQM e vicio por simulacao foram usados para avaliar de que forma a escolha do ponto de truncamento afeta a qualidade dos estimadores. Os resultados indicam que o ponto ideal de truncamento da serie varia bastante e sofre grande influencia dos valores dos parametros do modelo. Uma lustracao e realizada em dados reais / Abstract: The growing computer power has enable researchers to develop methodologies for estimation and prediction in time series whose observations are not necessartily weakly dependent. Among these developments, ARFIMA models have the nice property of linking themselves directly to the classical time series analysis ARMA models. We will be studying the efects of estimating the long dependence parameter d on the ARMA parameters. Among the various estimators on the literature, wewill be using the ones proposed by Geweke and Porter-Hudak(1993), Reisen(1994)
and Jensen(1999). The aim of the study is to evaluate the importance of truncation when transforming the ARFIMA model to the ARMA model for the estimations thereof. MSE and bias are compared through simulation. Results indicate that ideal truncation point is strongly dependent on the values
of the parameters themselves but some reasonably broad measures can still be taken in order to e±ciently recover information from the data / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística
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