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dc.contributor.advisorBisognin, Cleberpt_BR
dc.contributor.authorSchmidt, Aishameriane Venespt_BR
dc.date.accessioned2019-08-31T02:35:14Zpt_BR
dc.date.issued2009pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/198728pt_BR
dc.description.abstractEste trabalho baseia-se nos chamados processos k-Factor GARMA(p,u,λ, q). Foram estudadas as condições de estacionariedade e invertibilidade destes processos, suas representações autoregressiva e média móvel infinita, suas funções densidade espectral e de autocovariância. Realizamos um estudo sobre estimação utilizando estimadores semiparamétricos clássicos e suas versões robustas e também estimadores paramétricos baseados em simulações de Monte Carlo para diferentes valores de u, λ, p e q. Comparamos a eficiência destes estimadores analisando seus erros quadráticos médios, vício e variância.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectProcessos GARMApt_BR
dc.subjectProcessos fracionáriospt_BR
dc.subjectEstimação de parâmetrospt_BR
dc.titleEstimação e previsão de processos k-Factor garmapt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000728097pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Matemáticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2009pt_BR
dc.degree.graduationEstatística: Bachareladopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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