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Abstract(s)
Nas últimas décadas, o estudo das séries temporais de contagem univariadas tem sido objecto de interesse crescente na
literatura. Uma das classes de modelos mais populares é a dos modelos auto-regressivos e médias móveis de valor inteiro
não-negativo, INARMA, obtida através da substituição da multiplicação por um operador aleatório, chamado thinning, nos
modelos ARMA convencionais. Os modelos INAR para séries de contagem univariadas têm sido amplamente estudados
na literatura no que diz respeito quer às suas propriedades probabilísticas quer à inferência estatística. Por outro lado, a
classe alargada de modelos de médias móveis para séries de valor inteiro, INMA, em que as operações thinning em instantes
diferentes são dependentes entre si, não tem sido objecto de tanta atenção. De facto os modelos INMA não são Markovianos
pelo que a inferência estatística apresenta dificuldades adicionais.
Actualmente o interesse na análise de séries temporais de contagem centra-se em modelos e métodos para séries multivariadas.
Neste trabalho, consideram-se os modelos INMA bivariados propostos por Torres et al. (2012). Nesta classe alargada
de modelos bivariados INMA, a estrutura de dependência entre as duas séries temporais é introduzia pela dependência entre
os dois processos de chegada enquanto que a dependência em cada série é definida pela dependência de operações thinning em
instantes diferentes. Consideram-se estimadores baseados em momentos: método dos momentos (MM), método dos momentos
generalizados (GMM) e método dos momentos eficiente (EMM), assim como estimadores baseados na função geradora
de probabilidades.
Description
Keywords
Modelos bivariados de médias móveis de valor inteiro Estimação
Citation
Publisher
Sociedade Portuguesa de Estatística