Diferente das medidas de associação global (coeficiente de correlação linear de Pearson, de Spearman, tau de Kendall, por exemplo), as medidas de dependência local descrevem o comportamento da dependência localmente em diferentes regiões. Nesta tese, as medidas de dependência local para variáveis aleatórias propostas por Bairamov et al. (2003), Bjerve e Doksum (1993) e Sibuya (1960), são estudadas sob o enfoque de processos estocásticos estacionários bivariados e univariados, neste caso, estudando o comportamento da dependência local ao longo das defasagens da série temporal. Para as duas primeiras medidas, discutimos as suas propriedades, e estudamos os seus estimadores, além da consistência dos mesmos. Para a medida de Sibuya, além de discutir suas propriedades, propomos três estimadores para variáveis aleatórias e dois para séries temporais, verificando a consistência dos mesmos. O comportamento das três medidas locais e dos seus estimadores foram avaliados através de simulações e aplicações a dados reais (neste caso, fizemos uma comparação destas com cópula e densidade cópula). / Unlike global association measures (Pearson´s linear correlation coefficient, Spearman´s rho, Kendall´s tau, for example), local dependence measures describe the behaviour of dependence locally in different regions. In this thesis, the local dependence measures for random variables proposed by Bairamov et al. (2003), Bjerve and Doksum (1993) and Sibuya (1960), are studied in the context of bivariate and univariate stationary stochastic processes, in this case, evaluating the performance of local dependence along time lags. We discussed the properties and studied the estimators and consistence of the first two measures. As for the Sibuya measure, in addition to discussing its properties, we propose three estimators for random variables and two for time series while checking their consistence. The behaviour of the three local measures and their respective estimators was evaluated by simulations and application to real data (in this case, a comparison was drawn with copula and copula density).

Diferente das medidas de associação global (coeficiente de correlação linear de Pearson, de Spearman, tau de Kendall, por exemplo), as medidas de dependência local descrevem o comportamento da dependência localmente em diferentes regiões. Nesta tese, as medidas de dependência local para variáveis aleatórias propostas por Bairamov et al. (2003), Bjerve e Doksum (1993) e Sibuya (1960), são estudadas sob o enfoque de processos estocásticos estacionários bivariados e univariados, neste caso, estudando o comportamento da dependência local ao longo das defasagens da série temporal. Para as duas primeiras medidas, discutimos as suas propriedades, e estudamos os seus estimadores, além da consistência dos mesmos. Para a medida de Sibuya, além de discutir suas propriedades, propomos três estimadores para variáveis aleatórias e dois para séries temporais, verificando a consistência dos mesmos. O comportamento das três medidas locais e dos seus estimadores foram avaliados através de simulações e aplicações a dados reais (neste caso, fizemos uma comparação destas com cópula e densidade cópula). / Unlike global association measures (Pearson´s linear correlation coefficient, Spearman´s rho, Kendall´s tau, for example), local dependence measures describe the behaviour of dependence locally in different regions. In this thesis, the local dependence measures for random variables proposed by Bairamov et al. (2003), Bjerve and Doksum (1993) and Sibuya (1960), are studied in the context of bivariate and univariate stationary stochastic processes, in this case, evaluating the performance of local dependence along time lags. We discussed the properties and studied the estimators and consistence of the first two measures. As for the Sibuya measure, in addition to discussing its properties, we propose three estimators for random variables and two for time series while checking their consistence. The behaviour of the three local measures and their respective estimators was evaluated by simulations and application to real data (in this case, a comparison was drawn with copula and copula density).