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Título: Detecção de quebras estruturais em séries temporais : implementação dos testes de Shimotsu com uma aplicação em séries do mercado de câmbio
Autor(es): Costa, Nicollas Stefan Soares da
Orientador(es): Matsushita, Raul Yukihiro
Assunto: Séries temporais
Testes de Shimotsu
Mercado de câmbio
Data de publicação: 4-Nov-2016
Referência: COSTA, Nicollas Stefan Soares da. Detecção de quebras estruturais em séries temporais: implementação dos testes de Shimotsu com uma aplicação em séries do mercado de câmbio. 2016. 118 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Resumo: Memória longa é uma característica de uma série temporal estacionária associada ao lento decaimento da sua função de autocorrelação (FAC) para zero. Porém, esse mesmo padrão pode ser produzido de forma espúria como consequência de quebras estruturais no processo gerador da série. Portanto, é um problema de interesse distinguir a memória relativa a uma estrutura de dependência de longo alcance da outra produzida espuriamente em séries não estacionárias. Este trabalho apresenta uma revisão bibliográfica desse assunto. Em particular, concentramos nossa atenção aos testes propostos por Shimotsu (2006), por causa da sua relativa simplicidade. Esses testes foram implementados no software R, e, como ilustração, foram aplicados na série do logaritmo das variações diárias das taxas de câmbio da moeda brasileira frente ao dólar norte americano.
Abstract: In a stationary time series, long memory is characterized by a slow decay rate to zero of its autocorrelation function (acf). However, a similar pattern can be produced spuriously by structural breaks. Hence, it is of interest to distinguish the true long memory from the spurious forms generated by structural breaks. Particularly, we study the Shimotsu's tests (2006) due to its simplicity. They were implemented in R and to illustrate it we performed an application to the real-dollar exchange rate time series data (considering the log-variability of daily prices).
Unidade Acadêmica: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Estatística (IE EST)
Informações adicionais: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2016.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Estatística
Licença: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
DOI: http://dx.doi.org/10.26512/2016.06.D.21662
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