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Estimação em classes de processos estocásticos com decaimento hiperbólico da função de autocorrelação

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Estimação em classes de processos estocásticos com decaimento hiperbólico da função de autocorrelação

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Título Estimação em classes de processos estocásticos com decaimento hiperbólico da função de autocorrelação
Autor Pasini, Bárbara Patricia Olbermann
Orientador Lopes, Sílvia Regina Costa
Data 2002
Nível Doutorado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Matemática. Programa de Pós-Graduação em Matemática.
Assunto Análise de séries temporais
Decaimento polinomial
Função de autocorrelação
Processos ARFIRMA
Processos estocasticos
Resumo Neste trabalho analisamos processos estocásticos com decaimento polinomial (também chamado hiperbólico) da função de autocorrelação. Nosso estudo tem enfoque nas classes dos Processos ARFIMA e dos Processos obtidos à partir de iterações da transformação de Manneville-Pomeau. Os objetivos principais são comparar diversos métodos de estimação para o parâmetro fracionário do processo ARFIMA, nas situações de estacionariedade e não estacionariedade e, além disso, obter resultados similares para o parâmetro do processo de Manneville-Pomeau. Entre os diversos métodos de estimação para os parâmetros destes dois processos destacamos aquele baseado na teoria de wavelets por ser aquele que teve o melhor desempenho.
Abstract In this work we analyze stochastic processes with polynomial (also called hyperbolic) decay of the autocorrelation function. We emphasize the class of ARFIMA processes and the one obtained from the Manneville-Pomeau iterated function processes. The main goal is to compare different estimation methods for the fractional parameter in ARFIMA process, for both stationary and non-stationary case and, moreover, to get similar results for the parameter in the Manneville-Pomeau process. Among all estimation methods for the parameters of these two processes we stress the one based on the wavelet theory since this had the best performaance.
Tipo Tese
URI http://hdl.handle.net/10183/3031
Arquivos Descrição Formato
000330707.pdf (505.1Kb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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