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Medidas de memória longa em séries temporais : comparação de métodos de estimação do coeficiente de Hurst

VedoVatto, Thiago 05 December 2014 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, 2014. / Submitted by Ana Cristina Barbosa da Silva (annabds@hotmail.com) on 2015-03-06T18:46:20Z No. of bitstreams: 1 2014_ThiagoVedoVatto.pdf: 781241 bytes, checksum: 0a011c9bda5b5cb1aaf474885f8da458 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2015-03-16T16:42:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_ThiagoVedoVatto.pdf: 781241 bytes, checksum: 0a011c9bda5b5cb1aaf474885f8da458 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-16T16:42:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_ThiagoVedoVatto.pdf: 781241 bytes, checksum: 0a011c9bda5b5cb1aaf474885f8da458 (MD5) / O Coeficiente de Hurst pode ser usado como medida de memória longa para uma série temporal. Nesse trabalho investiga-se o desempenho de alguns métodos de estimação do coeficiente de Hurst, com foco nos testes clássicos realizados sobre ruídos brancos gaussianos e em ruídos brancos que sigam distribuições com caudas longas (Cauchy e α- estável). Investiga-se o desempenho dos estimadores em séries temporais que apresentem quebras estruturais no decorrer do tempo. Uma última bateria de testes verifica o desempenho em séries temporais com diferentes configurações de construção de subséries no algoritmo de estimação. ___________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The Hurst exponent can be used as a measure of long memory in time series. In this paper we investigate the performance of some methods of estimating the Hurst exponent , with a focus on classic tests of Gaussian white noise and white noise that follow distributions with long tails (Cauchy and α-stable). We investigate the performance of the estimation for time series showing structural breaks over time. A final set of tests verifies the performance in time series with different settings for the construction of subseries in the estimation algorithm .

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