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Analise de componentes ciclicas em series temporais uni e multivariadas via filtros HP modificados e outros metodos / Cycle components analysis for uni and multivariate time throug modified Hodrick-Prescott filters and other methodsBarbão, Jaqueline 23 February 2007 (has links)
Orientador: Emanuel Pimentel Barbosa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-08T06:20:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2007 / Resumo: Neste trabalho são estudadas 4 metodologias para análise de ciclos em séries temporais, das quais 3 delas foram mais recentemente desenvolvidas na literatura. A primeira, proposta por Kaiser e Maravall (2001), se baseia numa modificação do filtro Hodrick-Prescott (HP) unidimensional através de uma abordagem por modelos ARIMA. A segunda, desenvolvida em Mills (2003) consiste numa extensão multivariada do filtro HP. A terceira, utiliza modelos de espaço de estado ou estruturais (Durbin e Koopman.2001), uni-variados e multivariados para decompor a série. A quarta, é um método mais tradicional, aqui tomado como referência comparativa e que se baseia em modelos de regressão (não-linear) harmónica. Utilizando 3 séries de índices macroeconômicos da Espanha (índice de produção industrial, consumo de cimento e número de biblhetes vendidos de passagens aéreas), e 2 séries de fenômenos naturais (chuvas em Fortaleza e número médio de manchas solares), esses métodos são implementados e seus resultados discutidos e avaliados comparativamente. Aspectos dessa avaliação incluem a facilidade de implementação, capacidade de descrição e previsão, e qualidade da componente cíclica estimada. / Abstract: The analysis of cycles in time series is considered in this investigation through four methodologies, of which three were more recently developed in literature. The first method, proposed in Kaiser and Maravall (2001), is based on a modification of the unidimensional Hodrick-Prescot filter (HP) through ARIMA models approach. The second method, developed in Mills (2003), consists of a multivaxiate extension of the HP filter, whereas the third method, which follows Durbin and Koopman (2001), decomposes the series through either univariate or multiariate state space models. The fourth method, which is traditional in literature and based on harmonic non-linear regression models, is taken in order to be used as standard reference for comparison. These methods are applied in three Spanish macroeconomic time series (industry production index, cement consumption and airline tickets sales) and two natural phenomena time series (rainfall in Fortaleza/Brazil and sunspot average number). These methodologies are examined with respect the facilities of the implementation, forecasting and description capability, and the quality of the estimated cycle component. / Mestrado / Mestre em Estatística
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