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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/32127
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Title: Aplicações de modelos autorregressivos com memória variável à dendrocronologia
Other Titles: Applications of autoregressive models with variable memory to dendrochronology
Authors: Loureiro, Leandro Siller
Orientador(es):: Sampaio, Jhames Matos
Coorientador(es):: Moreira, Lucas
Assunto:: Séries temporais
Dendrocronologia
Modelos autorregressivos
Issue Date: 22-Jun-2018
Citation: LOUREIRO, Leandro Siller. Aplicações de modelos autorregressivos com memória variável à dendrocronologia. 2018. xxiv, 125 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
Abstract: Neste trabalho generalizamos o estudo realizado por Fadel (2012) sobre os modelos autorregressivos com memória variável (AR-MV). Mais precisamente, verificamos a manutenção das propriedades observadas nos AR-MV de segunda e terceira ordens em modelos AR-MV com ordens superiores (quatro e cinco). Por intermédio de estudos simulados, avaliamos o comportamento gráfico dos modelos AR-MV. Comparamos o desempenho e a capacidade preditiva dos modelos AR-MV de ordens quatro e cinco com modelos autorregressivos (AR) de ordens idênticas. Analisamos as propriedades assintóticas dos modelos AR-MV de quarta e quinta ordens. Além disso, confrontamos os modelos AR-MV e AR em quatro aplicações a dados dendrocronológicos reais.
Abstract: In this work we generalize the study carried out by Fadel (2012) on autoregressive models with variable memory (AR-MV). More precisely, we observed the maintenance of the properties observed in second and third orders AR-MV in AR-MV models with higher orders (four and five). By means of simulated studies, we evaluated the graphical behavior of the AR-MV models. We compared the performance and predictive capacity of AR-MV models of orders four and five with autoregressive (AR) models of identical orders. We analyzed the asymptotic properties of fourth and fifth order AR-MV models. In addition, we compared the AR-MV and AR models in four applications with real dendrochronological data.
metadata.dc.description.unidade: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Estatística (IE EST)
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Estatística
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