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Etimação do modelo ARIMA Modelo ARIMA (p, d, q): estimar os parâmetros (φ 1 , ..., φ p , θ 1 , ..., θ q , σ a 2 ). 1. Método dos momentos a) AR(p): equação de Yule-Walker b) MA(q): usando as equações de fac; c) modelo ARMA(p, q): - estimar φ usando equação de yule-Walker para j = q+1, ..., q+p; - estimar θ: usar equações de fac. 2. Método de máxima verossimilhança a) procedimento condicional; b) procedimento não condicional; c) função mde verossimilhança exata.
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Etimação do modelo ARIMA
Modelo ARIMA (p, d, q): estimar os parâmetros (φ1, ..., φp, θ1,
..., θq, σa2).
1. Método dos momentos
a) AR(p): equação de Yule-Walker
b) MA(q): usando as equações de fac;
c) modelo ARMA(p, q):
- estimar φ usando equação de yule-Walker para j = q+1,
..., q+p;
- estimar θ: usar equações de fac.
2. Método de máxima verossimilhança
a) procedimento condicional;
b) procedimento não condicional;
c) função mde verossimilhança exata.
Diagnóstico de Modelos ARIMA
Após estimar o modelo temos que verificar se ele
representa, ou não, adequadamente, os dados.
AR(1):
