Banca de DEFESA: VINICIUS TEODORO SCHER

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : VINICIUS TEODORO SCHER
DATA : 18/02/2022
HORA: 08:30
LOCAL: video conferência
TÍTULO:

Essays on Double Bounded Time Series Analysis

PALAVRAS-CHAVES:

βARMA, Bootstrap, Critério de informação, Dados hidrológicos, Seleção de modelos, Séries temporais, Simulação de Monte Carlo, Testes portmanteau.

PÁGINAS: 57
RESUMO:

Duas etapas importantes na modelagem de séries temporais são seleção de modelos e análise de diagnóstico. No que diz respeito à análise de diagnóstico, nós abordamos a realização de inferências via testes portmanteau utilizando séries temporais que assumem valores no intervalo da unitário padrão. Nosso foco reside na classe de modelos beta autorregressivos e de médias móveis (βARMA). Em particular, desejamos testar a adequacidade de tais modelos. Nós consideramos diversos testes que foram propostos para modelos de séries temporais gaussianas e dois novos testes recentemente introduzidos na literatura. Derivamos a distribuição nula assintótica das duas novas estatísticas de teste em dois cenários diferentes, a saber: quando os testes são aplicados a uma série temporal observada e quando são aplicados a resíduos de um modelo βARMA. Vale a pena notar que nossos resultados implicam a validade assintótica dos testes portmanteau padrão na classe de modelos βARMA que são, sob hipótese nula, assintoticamente equivalente aos dois novos testes. Usamos simulação de Monte Carlo para avaliar os méritos relativos dos diferentes testes portmanteau quando usados conjuntamente com o modelo βARMA. Os resultados de simulação que apresentamos mostram que os novos testes são tipicamente mais poderosos que um teste bem conhecido, cuja estatística de teste também é baseada em autocorrelações parciais dos resíduos. No geral, os dois novos testes funcionam muito bem. Adicionalmente, modelamos a dinâmica da proporção de energia hidrelétrica armazenada no sul do Brasil. Os resultados mostram que o modelo βARMA supera três modelos alternativos e um algoritmo de suavização exponencial. Num segundo estudo, avaliamos a eficácia de estratégias de seleção de modelos com base em diferentes critérios de informação no modelo βARMA. A evidência numérica para modelos autorregressivos, de médias móveis e mistos (autorregressivos e de médias móveis) mostra que, em geral, um critério de seleção de modelos baseado em bootstrap apresenta o melhor desempenho. Nossa aplicação empírica mostra que as previsões mais precisas são obtidas usando seleção de modelo baseada em bootstrap.

MEMBROS DA BANCA:
Externa à Instituição - AIRLANE PEREIRA ALENCAR
Presidente - 1279737 - FRANCISCO CRIBARI NETO
Interna - 1196642 - PATRICIA LEONE ESPINHEIRA OSPINA
Externo à Instituição - PEDRO ALBERTO MORETTIN
Interno - 1651445 - RAYDONAL OSPINA MARTINEZ