Análise de Séries Temporais – Volume 2

Modelos multivariados e não lineares

Pedro A. Morettin , Clélia M. C. Toloi

2020 — 1ª edição

Livro em Pré-Lançamento

Sobre o Livro

ISBN: 9786555060041
Páginas: 284
Formato: 17 x 24 cm
Ano de Publicação: 2020
Peso: 0.471 kg

Sumário

Prefácio

 

1 Preliminares
1.1 Introdução
1.2 Aspectos computacionais
1.3 Séries temporais usadas no texto
    1.3.1 Séries temporais usadas no Volume 1
    1.3.2 Séries novas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3


2 Modelos de Espaço de Estados
2.1 Introdução
2.2 Representação em espaço de estados
2.3 O filtro de Kalman
2.4 Estimadores de máxima verossimilhança
2.5 Modelos estruturais
    2.5.1 Modelo de nível local
    2.5.2 Modelo de tendência local
    2.5.3 Modelo com tendência local e componente sazonal
    2.5.4 Modelo com ciclo
2.6 Observações perdidas
2.7 Tópicos adicionais
2.8 Problemas
 

3 Modelos Lineares Multivariados
3.1 Introdução
3.2 Séries estacionárias
3.3 Estimação de médias e covariâncias
3.4 Modelos autorregressivos vetoriais
3.5 Construção de modelos VAR
3.6 Problemas
Apêndice 3.A: Modelo VAR(p) na Forma VAR(1)
Apêndice 3.B: Causalidade de Granger
 

4 Modelos Heteroscedásticos Condicionais
4.1 Introdução
4.2 Retornos
4.3 Fatos estilizados sobre retornos
4.4 Distribuições de retornos
4.5 Assimetria e curtose
4.6 Modelos ARCH
4.7 Modelos GARCH
4.8 Extensões do modelo GARCH
    4.8.1 Modelos EGARCH
    4.8.2 Modelos TGARCH
4.9 Modelos de volatilidade estocástica
4.10 Problemas
 

5 Modelos GARCH Multivariados
5.1 Introdução
5.2 Generalizações do modelo GARCH univariado
    5.2.1 Modelos VEC
    5.2.2 Modelos BEKK
5.3 Modelo fatorial via componentes principais
    5.3.1 Modelo via componentes principais
    5.3.2 Modelo GO–GARCH
5.4 Combinações não lineares de modelos GARCH
    5.4.1 Modelos com correlações condicionais constantes
    5.4.2 Modelos com correlações condicionais dinâmicas
5.5 Problemas
 

6 Modelos Não Lineares
6.1 Introdução
6.2 Expansões de Volterra
6.3 Modelos bilineares
    6.3.1 Formulação geral
    6.3.2 Forma vetorial de um modelo bilinear
    6.3.3 Estacionariedade e invertibilidade
    6.3.4 Estimação
6.4 Modelos lineares por partes
    6.4.1 Formulação geral
    6.4.2 Modelos TAR
    6.4.3 Estimação de modelos TAR
    6.4.4 Identificação e teste para linearidade
    6.4.5 Previsão de modelos TAR
6.5 Modelos de transição markovianos
    6.5.1 Formulação geral
    6.5.2 Estimação
    6.5.3 Previsão de MTM
6.6 Modelos AR funcionais
Apêndice 6.A: Estimação de um modelo bilinear
Apêndice 6.B: Estimação de MTM


7 Análise Espectral Multivariada
7.1 Introdução
7.2 Representações espectrais
7.3 Coerência complexa e quadrática
7.4 Estimação do espectro cruzado
7.5 Estimadores suavizados
7.6 Aplicações
7.7 Problemas
Apêndice 7.A: Cumulantes
 

8 Processos Não Estacionários
8.1 Introdução
8.2 Processos cointegrados
    8.2.1 Tendências comuns
    8.2.2 Modelo de correção de erro
    8.2.3 Testes para cointegração
8.3 Espectros dependentes do tempo
    8.3.1 Soluções que preservam a ortogonalidade
    8.3.2 Soluções que preservam a frequência
    8.3.3 Processos localmente estacionários
    8.3.4 Estimação do espectro de Priestley
    8.3.5 Estimação do espectro de Wigner-Ville
    8.3.6 Estimação do espectro de PLE
    8.3.7 Comentários adicionais
8.4 Problemas
    8.4.1 Cointegração
    8.4.2 Espectros dependentes do tempo

 

Referências

Índice remissivo

Sinopse

No primeiro volume do livro Análise de Séries Temporais, focamos em modelos lineares e univariados. Neste segundo volume, iremos estudar os modelos de espaço de estados, não lineares, multivariados e não estacionários. Esses últimos são abordados tanto no domínio do tempo (processos cointegrados), como no domínio da frequência (análise espectral).

Como no primeiro volume, fazemos uso intenso de pacotes computacionais do Repositório R, que podem ser obtidos gratuitamente no site The Comprehensive R Archive Network, https://cran.r-project.org/.

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