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Teste monte carlo para a tendência estocástica em modelos de espaços de estados / Monte carlo test for stochastic trend in state space models

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2016-12-12T12:46:34Z
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Previous issue date: 2016-10-20 / Intituto de Bolsas de Moçambique / Nyblom e Makelainen propuseram uma estatística de teste que leva a um teste localmente mais poderoso para testar se a variância do ruído para o termo de nível num modelo estrutural linear é determinística ou estocástica. O teste de Nyblom e Makelainen é um teste formal que serve para que possamos decidir se uma série temporal deve ser modelada supondo componentes estocásticos ou se supondo componentes determinísticos. As previsões feitas por estas diferentes abordagens (estocástica versus determinística) resultam em valores muito distintos, ademais, a interpretação sobre o comportamento do fenômeno estudado muda muito entre os dois casos. Nyblom e Makelainen propuseram o uso de aproximação assintótica da estatística NM. Porém chegaram à conclusão de que esta prática não é muito amigável, pois além de sua difícil manipulação prática não oferece o controle na ocorrência do erro do tipo I., portanto, uma forma alternativa de aplicar o teste NM ao invés de aproximação assintótica, é usar a simulação Monte Carlo sob a hipótese nula. Neste trabalho apresenta-se um método de teste de hipóteses exato para testar se o termo de tendência em um determinado modelo estrutural linear é determinístico ou estocástico. Por exato, entende-se que a probabilidade de erro tipo I é analiticamente sob controle para qualquer tamanho de amostra utilizado. O teste proposto é válido para quaisquer séries temporais com distribuição na família locação – escala. O processo não requer estimar o modelo. Além disso, sob a hipótese alternativa de um termo de tendência aleatório tanto a expressão e o termo de tendência têm qualquer formato de distribuição. O problema bem conhecido dos testes na fronteira do espaço de parâmetro também foi resolvido. Investigações numéricas intensivas para vários membros da família de locação-escala têm evidenciado que o nosso método apresenta melhor desempenho estatístico mesmo para pequenas séries temporais. Palavras-chave: Teste Monte Carlo, Tendência estocástica, modelo de nível local / Nyblom and Makelainen proposed a test statistic that leads to a locally most powerful test to test if the variance of the noise level for a structural model is deterministic or stochastic linear. Nyblom testing and formal test Makelainen serving so we can decide whether a time series must be modeled assuming stochastic components or if assuming deterministic components. The predictions made by these different approaches (stochastic vs. deterministic) result in very different values, moreover, the interpretation about the behavior of the studied phenomenon changes a lot between the two cases. Nyblom and Makelainen proposed the use of asymptotic approximation of NM. However came to the conclusion that this practice is not very friendly, as well as its difficult handling practice does not control the occurrence of type I error, so an alternative way of applying the test NM instead of asymptotic approximation, is to use the Monte Carlo simulation under the null hypothesis. This paper presents a method of testing hypotheses for testing if the trend in a particular structural model is deterministic or stochastic linear. For accurate, means that the probability of type I error is analytically under control for any sample size used. The proposed test is valid for any time series with distribution in leasing family-scale. The process does not require estimating the model. In addition, under the alternative hypothesis of a random expression both trend and trend have any distribution format. The well-known problem of the tests at the border parameter space has also been resolved. Numerical intensive investigations for several family members of lease-scale have shown that our method offers better performance even for small statistical time series. Keywords: test Monte Carlo, stochastic Trend, local-level model

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/9188
Date20 October 2016
CreatorsErnesto, Dulcidia Carlos Guezimane
ContributorsOliveira, Fernando Luiz Pereira de
PublisherUniversidade Federal de Viçosa
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFV, instname:Universidade Federal de Viçosa, instacron:UFV
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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