Resumo não disponível

Estudos recentes em séries temporais direcionam-se àquelas que apresentam característica de longa dependência, ou seja, séries temporais nas quais a dependência entre observações distantes não é desprezível. Neste trabalho, analisamos o modelo ARFIN!A(p, d,q ), para dE (0,0;0,5), que apresenta a. característica de longa dependência. Como estimativas para o grau de diferenciação d consideramos os estimadores obtidos através da função periodograma, da função periodograma suavizado e da função de máxima verossimilhança sugerida por Whittle, comparando a variância e o erro quadrático médio destes estimadores através de diversas simulações. / Recent work on time series analysis is concerned with the property of long mcmory, that is, time series in which the dependence between distant observations is not negligible. In this work we analyzc the ARF I .NI A(p, d, q) model, for d E (0.0; 0.5), that has the property of long memory. We consider estimators for the degree of differencing d based on the perioclogram function, on the smoothed periodogram function , anel on the maximum likelihood function suggested by Whittle. Through several simulations we compare the variance anel the mean squared error for these estimators.

Neste trabalho analisamos processos de longa dependência com parâmetro fracionário variando no tempo. Estes processos exibem dois comportamentos de longa dependência distintos: até uma certa observação k, o parâmetro de longa dependência do processo tem valor A partir da observação k + 1, este parâmetro assume um valor d(2). Propomos neste trabalho um estimador para localizar o ponto de mudança de regime k. Apresentamos simulações de Monte Cario para as estimações dos parâmetros k, (i(1) e 5 = d(2) - d(1). / In this work we analyze long memory processes with fractional parameter varying in time. These processes show two long memory behaviors: until a certain observation k, the fractional parameter of the process has d(1) value. From the observation fc + 1, this parameter takes the ri(2) value. In this work we propose an estimator to locate the regime-change point k. We present Monte Cario simulations for estimation of the parameters k, ri(1) and = ^(2) _ (^(1).

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Neste trabalho analisamos processos de longa dependência com parâmetro fracionário variando no tempo. Estes processos exibem dois comportamentos de longa dependência distintos: até uma certa observação k, o parâmetro de longa dependência do processo tem valor A partir da observação k + 1, este parâmetro assume um valor d(2). Propomos neste trabalho um estimador para localizar o ponto de mudança de regime k. Apresentamos simulações de Monte Cario para as estimações dos parâmetros k, (i(1) e 5 = d(2) - d(1). / In this work we analyze long memory processes with fractional parameter varying in time. These processes show two long memory behaviors: until a certain observation k, the fractional parameter of the process has d(1) value. From the observation fc + 1, this parameter takes the ri(2) value. In this work we propose an estimator to locate the regime-change point k. We present Monte Cario simulations for estimation of the parameters k, ri(1) and = ^(2) _ (^(1).

Estudos recentes em séries temporais direcionam-se àquelas que apresentam característica de longa dependência, ou seja, séries temporais nas quais a dependência entre observações distantes não é desprezível. Neste trabalho, analisamos o modelo ARFIN!A(p, d,q ), para dE (0,0;0,5), que apresenta a. característica de longa dependência. Como estimativas para o grau de diferenciação d consideramos os estimadores obtidos através da função periodograma, da função periodograma suavizado e da função de máxima verossimilhança sugerida por Whittle, comparando a variância e o erro quadrático médio destes estimadores através de diversas simulações. / Recent work on time series analysis is concerned with the property of long mcmory, that is, time series in which the dependence between distant observations is not negligible. In this work we analyzc the ARF I .NI A(p, d, q) model, for d E (0.0; 0.5), that has the property of long memory. We consider estimators for the degree of differencing d based on the perioclogram function, on the smoothed periodogram function , anel on the maximum likelihood function suggested by Whittle. Through several simulations we compare the variance anel the mean squared error for these estimators.

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Estudos recentes em séries temporais direcionam-se àquelas que apresentam característica de longa dependência, ou seja, séries temporais nas quais a dependência entre observações distantes não é desprezível. Neste trabalho, analisamos o modelo ARFIN!A(p, d,q ), para dE (0,0;0,5), que apresenta a. característica de longa dependência. Como estimativas para o grau de diferenciação d consideramos os estimadores obtidos através da função periodograma, da função periodograma suavizado e da função de máxima verossimilhança sugerida por Whittle, comparando a variância e o erro quadrático médio destes estimadores através de diversas simulações. / Recent work on time series analysis is concerned with the property of long mcmory, that is, time series in which the dependence between distant observations is not negligible. In this work we analyzc the ARF I .NI A(p, d, q) model, for d E (0.0; 0.5), that has the property of long memory. We consider estimators for the degree of differencing d based on the perioclogram function, on the smoothed periodogram function , anel on the maximum likelihood function suggested by Whittle. Through several simulations we compare the variance anel the mean squared error for these estimators.

Neste trabalho analisamos processos de longa dependência com parâmetro fracionário variando no tempo. Estes processos exibem dois comportamentos de longa dependência distintos: até uma certa observação k, o parâmetro de longa dependência do processo tem valor A partir da observação k + 1, este parâmetro assume um valor d(2). Propomos neste trabalho um estimador para localizar o ponto de mudança de regime k. Apresentamos simulações de Monte Cario para as estimações dos parâmetros k, (i(1) e 5 = d(2) - d(1). / In this work we analyze long memory processes with fractional parameter varying in time. These processes show two long memory behaviors: until a certain observation k, the fractional parameter of the process has d(1) value. From the observation fc + 1, this parameter takes the ri(2) value. In this work we propose an estimator to locate the regime-change point k. We present Monte Cario simulations for estimation of the parameters k, ri(1) and = ^(2) _ (^(1).