PROCESSO AUTORREGRESSIVO DE MÉDIAS MÓVEIS COM DISTRIBUIÇÃO MARGINAL 2S-LINDLEY
IBOVESPA. NDVI. Distribuição 2S-Lindley. Estrutura ARMA. Sazonalidade. Séries Temporais.
Dada a ampla aplicabilidade de modelos de séries temporais, a proposta de
abordagens que contemplem dados de diferentes suportes tem se tornado importante. Neste
trabalho, propõe-se um modelo de séries temporais baseado na distribuição 2S-Lindley, este
novo modelo dinâmico é denominado como o modelo de média móvel autorregressivo da soma
de duas Lindley independentes (ARMA 2S-Lindley). Inicialmente, propõe-se uma distribuição
2S-Lindley reparametrizada pela média e algumas de suas propriedades são revisitadas.
Subsequentemente, o presente trabalho foca em introduzir um modelo de série temporal
baseado na distribuição 2S-Lindley reparametrizada pela média que inclua dinâmica sazonal
estocástica, o modelo de média móvel autorregressivo sazonal 2S-Lindley (SARMA
2S-Lindley). Delineamos a estimativa do parâmetro de máxima verossimilhança, obtemos
expressões de forma fechada para a função score condicional e para a matriz de informação
condicional de Fisher. Além disso, apresentamos resultados de simulações de Monte Carlo que
foram realizadas para avaliar a precisão da estimativa de máxima verossimilhança condicional.
Apresentamos e discutimos duas aplicações, a primeira aplicação para os dados relacionados
à volatilidade mensal do índice bovespa, a segunda aplicação para dados de Índice de
Vegetação da Diferença Normalizada em algumas cidades de Pernambuco. Concluímos que
com os resultados obtidos a proposta dos modelos ARMA 2S-Lindley e SARMA 2S-Lindley são
uma alternativa viável para variáveis que assumem valores nos reais positivos.