Coeficiente de Hurst na comparação de séries de nível do mar

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Vitoi, Débora Alves de Oliveira
Orientador(a): Sáfadi, Thelma
Banca de defesa: Brighenti, Carla Guimarães, Lima, Renato Ribeiro de
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
Departamento: Departamento de Ciências Exatas
País: brasil
Palavras-chave em Português:
Séries temporais
Memória longa
Análise de agrupamento
Time series
Long memory
Cluster analysis
Área do conhecimento CNPq:
Estatística
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/12566
Resumo: O coeficiente de Hurst é uma medida utilizada para determinar a memória longa e similaridades em séries temporais, podendo ser estimado pela Estatística R/S, através do Método da Variância Agregada e pelo Método da Diferenciação da Variância Agregada. Neste trabalho, o coeficiente de Hurst foi aplicado em séries mensais do nível do mar de 10 países obtido em um período de 26 anos, para verificar a existência do efeito memória longa. Além disso, a partir da estimação dos coeficientes obtidos pelos diferentes métodos gerar agrupamentos para detectar a similaridade existente entre as séries temporais. Observou-se similaridade entre níveis do mar da Noruega e Nova Zelândia; Tailândia, Malásia e Hong-Kong e também entre Brasil, Alasca, Japão, Austrália e Singapura.
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spelling 2017-03-27T12:02:18Z2017-03-27T12:02:18Z2017-03-272016-09-16VITOI, D. A. de O. Coeficiente de Hurst na comparação de séries de nível do mar. 2017. 69 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) -Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.https://repositorio.ufla.br/handle/1/12566O coeficiente de Hurst é uma medida utilizada para determinar a memória longa e similaridades em séries temporais, podendo ser estimado pela Estatística R/S, através do Método da Variância Agregada e pelo Método da Diferenciação da Variância Agregada. Neste trabalho, o coeficiente de Hurst foi aplicado em séries mensais do nível do mar de 10 países obtido em um período de 26 anos, para verificar a existência do efeito memória longa. Além disso, a partir da estimação dos coeficientes obtidos pelos diferentes métodos gerar agrupamentos para detectar a similaridade existente entre as séries temporais. Observou-se similaridade entre níveis do mar da Noruega e Nova Zelândia; Tailândia, Malásia e Hong-Kong e também entre Brasil, Alasca, Japão, Austrália e Singapura.The Hurst coefficient is a measure used to determine long memory and similarities in time series, which can be estimated by the R / S Statistics, the Aggregate Variance Method and the Aggregate Variance Differentiation Method. In this work, the Hurst coefficient was applied in monthly series of the level of the but of 10 countries obtained in a period of 26 years, to verify the existence of the long memory effect. In addition, from the estimation of the coefficient to generate clustering to detect the similarity existing between the time series. In view of this, you may note that the following groups were formed: by Norway and New Zealand; Thailand, Malaysia and Hong Kong and the third group Brazil, Alaska, Japan, Australia and Singapore.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-graduação em Estatística e Experimentação AgropecuáriaUFLAbrasilDepartamento de Ciências ExatasEstatísticaSéries temporaisMemória longaAnálise de agrupamentoTime seriesLong memoryCluster analysisCoeficiente de Hurst na comparação de séries de nível do marinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisSáfadi, ThelmaBrighenti, Carla GuimarãesLima, Renato Ribeiro deVitoi, Débora Alves de Oliveirainfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAORIGINALDISSERTAÇÃO_Coeficiente de Hurst na comparação de séries de nível do mar.pdfDISSERTAÇÃO_Coeficiente de Hurst na comparação de séries de nível do mar.pdfapplication/pdf1834272https://repositorio.ufla.br/bitstreams/6cbdd97a-3144-4db5-96cb-cbe54e593d2c/downloadc42c62d4189633a6cf42854d2ea64c50MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/4338f6d8-424b-4766-9bf1-bace5b703ad1/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_Coeficiente de Hurst na comparação de séries de nível do mar.pdf.txtDISSERTAÇÃO_Coeficiente de Hurst na comparação de séries de nível do mar.pdf.txtExtracted texttext/plain64035https://repositorio.ufla.br/bitstreams/5e0a94a1-57f3-4818-90dc-cd8b97cc0cf3/download79727658bb6c20542c9becdf2299463fMD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_Coeficiente de Hurst na comparação de séries de nível do mar.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_Coeficiente de Hurst na comparação de séries de nível do mar.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2700https://repositorio.ufla.br/bitstreams/20fd4b24-a9b9-4db9-ab0a-5fdc92ee4394/download82d508949bc162dd7d698bb8b17fcc4eMD54falseAnonymousREAD1/125662025-08-05 17:11:25.436open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/12566https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-05T20:11:25Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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