Bootstrap methods for generalized autoregressive moving average models

Exportado OPUSMade available in DSpace on 2019-08-11T14:51:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 disserta__o___matheus_de_vasconcellos_barroso___bootstrap_methods_for__generalized_autoregressive_moving_average_models.pdf: 2340311 bytes, checksum: ef9d19762d7ed85e7107f5ab3fe962e8 (MD5) Previous issue date: 11Essa dissertação tem como objetivo encontrar um método de Bootstrap para o modelo Generalizado Autoregressivo de Médias Móveis. O foco é o método de reamostragem Bootstrap por Blocos Moveis (MBB) com sua performance sendo avaliada através de um estudo de Monte Carlo e comparado com a sua contrapartida Gaussiana assintótica. É estabelecido que o método de reamostragem mencionado anteriormente é capaz de gerar boas estimativas de viés e intervalos de confiança. Contudo, os resultados dependem fortemente nos parâmetros do modelo simulado e do comprimento de bloco utilizado na metodologia BBM.This final paper aims to find a suitable Bootstrap Method for the Generalized Autoregressive Moving Average Model. The focus is on the Moving Block Bootstrap (MBB) resampling scheme with its performance being evaluated through a Monte Carlo study and contrasted to their asymptotic Gaussian counterpart. It is stablished that the aforementioned resampling procedure can generate good estimates of parameters bias and confidence intervals. Though, the results rely heavily on the simulated model parameters and block lengths used in the MBB procedure