A apresentação está carregando. Por favor, espere

A apresentação está carregando. Por favor, espere

Séries Temporais: Quebra Estrutural

Apresentações semelhantes


Apresentação em tema: "Séries Temporais: Quebra Estrutural"— Transcrição da apresentação:

1 Séries Temporais: Quebra Estrutural
André G. Ghirardi (adaptado de Enders)

2 Conceito Caso exista número suficiente de observações, pode-se estimar o modelo ARMA para duas sub-amostras e testar se o modelo permanece inalterado. Sejam: SSR soma dos resíduos quadrados originais SSR1 soma dos resíduos sub-amostra 1 SSR2 soma dos resíduos sub-amostra 2

3 Variável de Teste F = (SSR – SSR1 – SSR2)/n (SSR1 + SSR2)/(T - 2n)
Onde n = (p + q + 1) com intercepto Ou n = (p + q) sem intercepto

4 Previsão Principal aplicação dos modelos ARMA é prever realizações futuras da série yt Projeções do modelo ARMA são não-viesadas (valor esperado do erro de previsão é zero) Variância do erro de previsão do processo AR(1) Var[ft(j)] = 2[1+a12 + a14 + a a12(j-1)]

5 Interpretação da variância de previsão para AR(1)
Erro de previsão para um período à frente é 2 Erro de previsão para dois períodos à frente é 2(1+a12), e assim por diante Importante: erro de previsão é função crescente de j Quanto mais distante no futuro, maior a imprecisão

6

7 Variância da previsão AR(1)
No limite, quando a previsão estiver infinitos períodos à frente, a variância da projeção converge para 2/(1+a12) Isto é, converge para a variância incondicional da série {yt}

8 Projeção na prática Para um modelo geral ARMA(p,q) a funçãoo de projeção terá coeficientes que são funções do número de períodos à frente Na prática não se conhecem os coeficientes verdadeiros. Apenas as aproximações amostrais, que terão propriedades assintóticas Regra prática: não se deve confiar em nenhuma projeção feita sobre um modelo estimado com menos de 50 pontos (Enders, pg.105)


Carregar ppt "Séries Temporais: Quebra Estrutural"

Apresentações semelhantes


Anúncios Google