Neste trabalho analisamos alguns processos com longa dependência sazonais, denotados por SARFIMA(0,D, 0)s, onde s é a sazonalidade. Os estudos de estimação e previsão estão baseados em simulações de Monte Carlo para diferentes tamanhos amostrais e diferentes sazonalidades. Para estimar o parâmetro D de diferenciação sazonal utilizamos os estimadores propostos por Geweke e Porter-Hudak (1983), Reisen (1994) e Fox e Taqqu (1986). Para os dois primeiros procedimentos de estimação consideramos seis diferentes maneiras de compor o número de regressores necessários na análise de regressão, com o intuito de melhor comparar seus desempenhos. Apresentamos um estudo sobre previsão h-passos à frente utilizando os processos SARFIMA(0,D, 0)s no qual analisamos o erro de previsão, as variâncias teórica e amostral, o vício, o pervício e o erro quadrático médio. / In this work we analyze some long memory seasonal processes, denoted by SARFIMA(0,D, 0)s, where s is the seasonality. The estimation and forecas- ting analysis in these processes are based on Monte Carlo simulation studies for different seasonal parameters and different sample sizes. To estimate the fractional seasonal parameter D we consider the methods proposed by Geweke and Porter-Hudak (1983), Reisen (1994) and Fox and Taqqu (1986). For the first two estimation procedures we consider six different ways to choose the number of regressors in the linear regression, to better compare their performances. We also consider here the study of the h-steps ahead forecasting for these SARFIMA(0,D, 0)s processes analyzing the forecasting error, the theoretical and sample variances, the bias, the percentage bias and the mean square error.

Neste trabalho analisamos alguns processos com longa dependência sazonais, denotados por SARFIMA(0,D, 0)s, onde s é a sazonalidade. Os estudos de estimação e previsão estão baseados em simulações de Monte Carlo para diferentes tamanhos amostrais e diferentes sazonalidades. Para estimar o parâmetro D de diferenciação sazonal utilizamos os estimadores propostos por Geweke e Porter-Hudak (1983), Reisen (1994) e Fox e Taqqu (1986). Para os dois primeiros procedimentos de estimação consideramos seis diferentes maneiras de compor o número de regressores necessários na análise de regressão, com o intuito de melhor comparar seus desempenhos. Apresentamos um estudo sobre previsão h-passos à frente utilizando os processos SARFIMA(0,D, 0)s no qual analisamos o erro de previsão, as variâncias teórica e amostral, o vício, o pervício e o erro quadrático médio. / In this work we analyze some long memory seasonal processes, denoted by SARFIMA(0,D, 0)s, where s is the seasonality. The estimation and forecas- ting analysis in these processes are based on Monte Carlo simulation studies for different seasonal parameters and different sample sizes. To estimate the fractional seasonal parameter D we consider the methods proposed by Geweke and Porter-Hudak (1983), Reisen (1994) and Fox and Taqqu (1986). For the first two estimation procedures we consider six different ways to choose the number of regressors in the linear regression, to better compare their performances. We also consider here the study of the h-steps ahead forecasting for these SARFIMA(0,D, 0)s processes analyzing the forecasting error, the theoretical and sample variances, the bias, the percentage bias and the mean square error.

Neste trabalho analisamos alguns processos com longa dependência sazonais, denotados por SARFIMA(0,D, 0)s, onde s é a sazonalidade. Os estudos de estimação e previsão estão baseados em simulações de Monte Carlo para diferentes tamanhos amostrais e diferentes sazonalidades. Para estimar o parâmetro D de diferenciação sazonal utilizamos os estimadores propostos por Geweke e Porter-Hudak (1983), Reisen (1994) e Fox e Taqqu (1986). Para os dois primeiros procedimentos de estimação consideramos seis diferentes maneiras de compor o número de regressores necessários na análise de regressão, com o intuito de melhor comparar seus desempenhos. Apresentamos um estudo sobre previsão h-passos à frente utilizando os processos SARFIMA(0,D, 0)s no qual analisamos o erro de previsão, as variâncias teórica e amostral, o vício, o pervício e o erro quadrático médio. / In this work we analyze some long memory seasonal processes, denoted by SARFIMA(0,D, 0)s, where s is the seasonality. The estimation and forecas- ting analysis in these processes are based on Monte Carlo simulation studies for different seasonal parameters and different sample sizes. To estimate the fractional seasonal parameter D we consider the methods proposed by Geweke and Porter-Hudak (1983), Reisen (1994) and Fox and Taqqu (1986). For the first two estimation procedures we consider six different ways to choose the number of regressors in the linear regression, to better compare their performances. We also consider here the study of the h-steps ahead forecasting for these SARFIMA(0,D, 0)s processes analyzing the forecasting error, the theoretical and sample variances, the bias, the percentage bias and the mean square error.

Orientador: Helenice Bosco de Oliveira / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciencias Medicas / Made available in DSpace on 2018-08-03T20:36:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ferreira_MariadoCarmo_M.pdf: 767463 bytes, checksum: 9735ef313e4ed8fd59b230d83519ac4b (MD5) Previous issue date: 2003 / Resumo: Objetivo: Estudar o comportamento da mortalidade por tuberculose como causa básica e como causa associada no município de Campinas/SP, de 1970 a 2000. Método. Analisou-se o coeficiente de mortalidade por tuberculose por 100 mil habitantes, calculado com dados do Sistema de Estatísticas Vitais da Fundação SEADE, por sexo, faixa etária e forma clínica. Para verificar a tendência dos coeficientes de mortalidade por tuberculose, foram utilizadas técnicas de regressão linear para a tuberculose como causa básica e causa associada para cada uma das variáveis de interesse. Resultados. A mortalidade por tuberculose como causa básica decresceu de forma linear de 1970 até 1993. A partir de 1994 houve uma interrupção da queda dos coeficientes de mortalidade, com exceção da faixa etária de menores de 20 anos e de 60 a 69 anos. A tuberculose como causa associada apresentou comportamento ascendente de 1985 a 1996, coincidindo com a endemia de AIDS. A partir de 1996 a mortalidade decresceu para os indivíduos com idades até 49 anos, para as demais faixas etárias a mortalidade manteve comportamento ascendente. Conclusões. A mudança na tendência de queda dos coeficientes de mortalidade como causa básica a partir de 1994 parece não estar associada à epidemia de AIDS, sugerindo problemas de operacionalização das ações de controle da tuberculose no município. A AIDS tem grande influência no comportamento da mortalidade por tuberculose como causa associada que aumentou de maneira linear de 1985 até 1995, decrescendo a partir de então coincidindo com a introdução das terapias com anti retrovirais / Abstract: Aim. To focus upon death rate due to tuberculosis as both a basic and an associated cause in the County of Campinas (State of São Paulo) during the period ranging from 1970 to the year 2000 according to gender, age and clinic form. Method. Tuberculosis death rate was analysed within the scope of each 100 thousand inhabitants. It was calculated according to data taken from the Vital Statistics System of the SEADE Foundation [Fundação SEADE] in conformity with gender, age and clinic form. The tuberculosis death rate indicators verification was accomplished by means of linear regression techniques in relation to tuberculosis as a basic cause and as an associated cause according to each of the variables concerned. Results. The death rate by tuberculosis as a basic cause decreased linearly from 1970 up to the 1993. From 1994 on, there had been an interruption in the decrease of mortality rates, except for the age groups of people under 20 and the ones from 60-69 years of age. Tuberculosis as an associated cause presented an increasing index from 1985 up to 1996, which coincide with endemic AIDS. From 1996 on, mortality decreased in relation to people aging up to 49 years of age. Other age groups death rate kept on reaching higher levels. Conclusions. The fall of tuberculosis death rates concerning people under 20 years of age can be mainly assigned to the high intradermic BCG vaccine coverage levels attained in the first year of age. The change in death rate fall tendency as a basic cause from 1994 on is not associated with endemic AIDS, which suggests operationalization problems in the actions to control tuberculosis in the area. AIDS implies noticeable influence on mortality by tuberculosis as an associated cause which linearly increased in the period ranging from 1985 to 1995. It decreased thereafter, coinciding with the introduction of therapies such as the antiretroviral ones / Mestrado / Saude Coletiva / Mestre em Saude Coletiva

Orientador : Luiz Koodi Hotta / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-17T02:40:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cazorla_IreneMauricio_M.pdf: 4821320 bytes, checksum: 0038d8af68da90031359bf19bdead5f3 (MD5) Previous issue date: 1986 / Resumo: O trabalho analisa o desempenho do método X-11 desenvolvido pelo Bureau de Censo dos E.U.A. e do X-11 ARIMA desenvolvido no Statistics Canada, frente a séries que apresentam fortes mudanças estruturais na tendência e sazonalidade, características estas encontradas nas séries brasileiras. É analisada a série da taxa de mortalidade infantil do Estado de São Paulo, no período de 1933 a 1985. A análise mostra o perigo do uso indiscriminado da opção automática, devido as deficiências mostradas na qualidade do ajuste e a demora para detectar mudanças estruturais. Isto no entanto, é atenuado pela utilização adequada das opções existentes no próprio programa. O exemplo mostra a importância do ajuste sazonal, e das interpretações que se podem conseguir através da análise dos componentes / Abstract: This work studies the performance of the U.S.Bureau of Census X-11, and the Statistics Canada X-11 ARIMA Methods, in the analysis of time series presenting strong structural changes in both trend and sazonality, common in some brazilian series. It analyses the infant mortality rate monthly series in the State of São Paulo, Brazil, from January 1933 to December 1985. The analysis reveals the dangers of the indiscriminate use of the automatic option due to the deficiencies shown in the fitting quality and the long time needed to detect structural changes. However this problem is atenuated by the appropriate use of the existing options in the program. The example illustrates the importance of the seasonal adjustment and of the interpretations which may be gotten through the analysis of the components / Mestrado / Mestre em Estatística

Resumo não disponível.

Neste trabalho apresentamos os principais resultados encontrados na literatura, relacionados a processos ARCH, GARCH e EGARCH. Descrevemos os processos FIEGARCH e introduzimos resultados relacionados a estacionariedade e a ergodicidade desses processos. Retomamos os resultados clássicos, relacionados aos métodos de identificação/seleção de modelos para séries temporais, os principais métodos de estimação dos parâmetros e apresentamos vários resultados relacionados a previsão. Apresentamos os principais conceitos relacionados µas medidas de risco e aquelas utilizadas na literatura. Como aplicação, apresentamos a estimação de medidas de risco, tanto para processos FIEGARCH simulados como para séries temporais reais. / In this work we present the main results found in the literature regarding ARCH, GARCH and EGARCH processes. We describe the FIEGARCH processes and introduce results related to stationarity and ergodicity of these processes, among other interesting results. We review the classical results and methods in model identi¯cation/selection for time series, the main methods of parameter estimation and several important results concerning the forecasting. We also present the main concepts related to risk measures and the one considered in the literature. As an application of the whole methodology, we present the estimation of risk measures for both simulated FIEGARCH processes and observed time series.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-21T02:32:11Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2013-07-16T19:27:45Z : No. of bitstreams: 1 225463.pdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / O objetivo deste estudo foi identificar um modelo de previsão para a Receita Operacional da Empresa Brasileira de Correios e Telégrafos # ECT como ferramenta auxiliar ao planejamento de suas ações. Por ser a Receita Operacional base para os cálculos orçamentários desta empresa, é de interesse conhecer o desempenho futuro desta receita em específico.Para tanto, utilizou-se a Metodologia estatística para séries temporais, mais especificamente os métodos Box-Jenkins e Regressão com erros ARMA. Os dados trabalhados foram fornecidos pela ECT por meio de sua Diretoria Comercial # DICOM e Assessoria de Planejamento - APLAN, e se referem aos valores mensais da Receita Operacional, subdivididos pelos serviços que a compõe, durante o período de 1996 a 2001. A Receita Operacional foi descrita por meio de suas variáveis geradoras e de seus comportamentos ao longo do período estudado. Para realizar as análises, fez-se uso dos aplicativos computacionais SAS, Statistica e Excel. Vários modelos de previsão foram avaliados, resultando dois modelos de previsão, um univariado # modelo SARIMA e outro múltiplo # modelo Regressão com erros ARMA. The main objective of this study is to identify a forecasting model for Operational Income for the Brazilian Postal Service - Empresa Brasileira de Correios e Telégrafos (ECT) - as a support tool to its action planning. Due to the fact that Operational Income is the base of the budgetary estimation of this company, it is important to know specifically this income's future performance. In order to achieve this goal, we applied a statistics methodology to timeseries, especially Box-Jenkins methods and Regression with ARMA errors. The data were supplied by the Brazilian Postal Service, through its Commercial Board - DICOM (Diretoria Comercial) and Planning Support and they refer to the Operational Income monthly amounts, distributed among the services which form it, within 1996 - 2001. Operational Income is explained through several independents variables which are the following and behavior during the studying period. SAS, Statistics and Excel computer programs were used in the analysis. Several forecasting models were evaluated, but two models were chosen the best, the first univariate - SARIMA model - and the second multiple - Regression with ARMA errors model

No description available.

Resumo não disponível.