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Modelos Não-Lineares para Análise de Séries Temporais
palavras chaves
Introdução
Não-linearidades estão presentes em diversas séries temporais em fenômenos como ciclo-limite, amplitude dependente de freqüência, assimetria, saltos de ressonância, subharmônicos e harmônicos superiores e saturações. Muitas vezes um comportamento caótico é interpretado como aleatoriedade. Há um número crescente de modelos não lineares para análise e previsão de séries temporais. Parte deste aumento deve-se as recentes facilidades computacionais e o desenvolvimento de sistemas híbridos de previsão.
Artigos
Recursos Computacionais
To do list
- Projeto Batista-Manginelli: utilizar modelos não-lineares que ajustam modelos auto-regressivos por limiar. Estes são os modelos da classe STAR: TAR, SETAR e LSTAR. Estes modelos estão implementados no pacote tsDyn no software R. (Sumário do Projeto)
- Projeto IC: dinâmica não-linear aplicada em séries de retornos; conceitos derivados da Física aplicados à Estatística.
Referências Bibliográficas
- Granger, C. W. J., and T. Teräsvirta. (1993). Modelling Nonlinear Economic Relationships. Oxford: Oxford University Press. Hamilton, D. J. (1989)
