Made available in DSpace on 2014-06-12T18:03:29Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7161_1.pdf: 875428 bytes, checksum: 1fdff8396df76d39b19fc9659a7cd157 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2004 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O objetivo deste trabalhoé estudar o processo ARFIMA sazonal (SARFIMA) no contexto de estimação, testes e poder considerando séries estacionárias e não estacionárias. Para estimar os parâmetros fracionários do modelo SARFIMA, os métodos usuais de estimação já existentes na literatura de séries temporais com longa dependência são aqui estendidos para séries com esta característica envolvendo sazonalidade. Consideramos as propostas de Hassler (1994) e Reisen, Rodrigues e Palma (2003a), que se baseiam no método de Geweke e Porter-Hudak (1983), e implementamos os estimadores de Reisen (1994) e Fox e Taqqu (1986) para o modelo em análise. O estudo de teste e poder é considerado em processos sazonais com raízes unitárias. Nesta fase, o desempenho dos testes de Dickey, Hasza e Fuller (1984) e Hylleberg et al. (1990) são comparados com os testes obtidos através da distribuição empírica dos estimadores do parâmetro fracionário sazonal. Pontos críticos dos testes são obtidos para diferentes tamanhos amostrais. Os resultados empíricos apresentados neste trabalho contribuem para o aprimoramento da modelagem, estimação e testes de processos fracionários sazonais. Aplicamos a metodologia a um conjunto de dados reais

Submitted by Elizabete Silva (elizabete.silva@ufes.br) on 2015-11-23T18:55:03Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) ANALISE FATORIAL EM SERIES TEMPORAIS.pdf: 2194722 bytes, checksum: 443c7c57567200ac6397234fc6b5687f (MD5) / Approved for entry into archive by Morgana Andrade (morgana.andrade@ufes.br) on 2016-01-05T10:06:44Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) ANALISE FATORIAL EM SERIES TEMPORAIS.pdf: 2194722 bytes, checksum: 443c7c57567200ac6397234fc6b5687f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-05T10:06:44Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) ANALISE FATORIAL EM SERIES TEMPORAIS.pdf: 2194722 bytes, checksum: 443c7c57567200ac6397234fc6b5687f (MD5) Previous issue date: 2015 / CAPES / Os estudos de polui c~ao atmosf erica geralmente envolvem medi c~oes e an alises de dados de concentra c~oes de poluentes, como e o caso do MP10 (material particulado), de SO2 (di oxido de enxofre) e de outros poluentes. Estes dados normalmente possuem caracter sticas importantes como autocorrela c~ao, longa depend^encia, sazonalidade e observa c~oes at picas, que necessitam de ferramentas de an alise de s eries temporais multivariadas para avaliar o seu comportamento na atmosfera. Neste contexto, propomos um estimador fracion ario robusto da matriz de autocovari^ancia robusta de longa depend^encia e frequ^encia sazonal, para o modelo SARFIMA. O interesse pr atico em polui c~ao do ar e avaliar o comportamento das s eries de concentra c~oes de SO2 e fazer as previs~oes, mais acuradas, deste poluente. As previs~oes, do modelo SARFIMA estimado, s~ao comparadas as previs~oes do modelo SARMA, atrav es do erro quadr atico m edio. Existe outra di culdade na investiga c~ao dos poluentes atmosf ericos, por modelos de s eries temporais: os dados de SO2, de MP10 e de outros poluentes possuem alta dimensionalidade. Este fato di culta o tratamento dos dados atrav es de modelos vetoriais autorregressivos, pelo excessivo n umero de par^ametros estimados. Na literatura, a abordagem do problema para s eries temporais de grandes dimens~oes e feita atrav es da redu c~ao da dimensionalidade dos dados, utilizando, principalmente, o modelo fatorial e o m etodo de componentes principais. Por em, as caracter sticas de longa depend^encia e de observa c~oes at picas das s eries de polui c~ao atmosf erica, normalmente, n~ao s~ao envolvidas na teoria de an alise fatorial. Neste contexto, propomos aqui uma contribui c~ao te orica para o modelo fatorial de s eries temporais de grandes dimens~oes, envolvendo longa depend^encia e robustez na estima c~ao dos fatores. O modelo sugerido e aplicado em s eries de MP10 da rede de monitoramento da qualidade do ar da Grande Vit oria - ES. / Studies about air pollution typically involve measurements and analysis of pollutants, such as PM10 (particulate matter), SO2 (sulfur dioxide) and others. These data typically have important features like serial correlation, long dependency, seasonality and occurence of atypical observations, and many others, which may be analyzed by means of multivariate time series. In this context, a robust estimator of fractional robust autocovariance matrix of long dependence and seasonal frequency for SARFIMA model is proposed. The model is compared to SARMA model and is applied to SO2 concentrations. In addition of the mentioned features the data present high dimensionality in relation to sample size and number of variables. This fact complicates the analisys of the data using vector time series models. In the literature, the approach to mitigate this problem for high dimensional time series is to reduce the dimensionality using the factor analysis and principal component analysis. However, the long dependence characteristics and atypical observations, very common in air pollution series, is not considered by the standard factor analysis method. In this context, the standard factor model is extended to consider time series data presenting long dependence and outliers. The proposed method is applied to PM10 series of air quality monitoring network of the Greater Vit oria Region - ES.