Modelos autorregressivos com memória variável

Abstract

Esse trabalho estuda o comportamento do processo autorregressivo com memória variável, primeiramente de forma teórica, e como a distribuição estável afeta o comportamento para diversos valores do parâmetro estável α. Em seguida, são estudados dois métodos de estimação dos coeficientes do processo com distribuição estável, pelo método dos mínimos quadrados e pelo método de máxima verossimilhança. Finalmente, são aplicados esses métodos em duas séries temporais reais, uma sobre o número de manchas solares, e a segunda sobre o número de linces capturados anualmente. Concluiu-se que nesses casos, pela presença de caudas pesadas nas distribuições, o modelos AR-MV(p) com distribuição estável foi mais adequado do que o processo AR(p).