Estimação robusta em processos de memória longa na presença de outliers aditivos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2007
Autor(a) principal: MOLINARES, Fabio Alexander Fajardo
Orientador(a): CIRABRI NETO, Francisco
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Robustez
Memória longa
Outliers
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6280
Resumo: O objetivo deste trabalho é propor uma metodologia para estimar os parâmetros que indexam o processo ARFIMA(p, d, q) (Hosking 1981) na presença de outliers aditivos. Para estimar d, é proposto um estimador robusto que é uma variante do popular estimador sugerido por Geweke & Porter-Hudak (1983) (GPH). A metodologia proposta faz uso da função de autocovariância amostral robusta, considerada por Ma & Genton (2000), para obtenção do estimador da função espectral do processo. Resultados numéricos evidenciam a robustez do estimador proposto na presença de outliers do tipo aditivo
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