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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.12.2008.tde-14052008-103427
Documento
Autor
Nome completo
Guilherme de Oliveira Lima Cagliari Marques
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2008
Orientador
Banca examinadora
Fava, Vera Lucia (Presidente)
Alves, Denisard Cneio de Oliveira
Carmo, Heron Carlos Esvael do
Chiann, Chang
Lopes, Silvia Regina Costa
Título em português
Estruturas de memória longa em variáveis econômicas : da análise de integração e co-integração fracionária à análise de ondaletas
Palavras-chave em português
Análise de ondaletas (wavelets)
Análise de séries temporais
Econometria
Processos com memória longa
Resumo em português
Os modelos ARFIMA de memória longa mostraram-se nesse trabalho mais versáteis à análise da persistência em séries temporais em comparação aos modelos ARIMA. As funções impulso-resposta dos modelos de integração fracionária indicam que essa classe de modelos capta mais adequadamente as informações contidas nas baixas freqüências das séries e, portanto, estes modelos são mais capacitados para avaliar como os choques econômicos são acomodados no médio e longo prazo. Os estudos simulatórios mostraram que os testes de raiz unitária aplicados a processos com memória longa possuem baixo poder, e que os estimadores por máxima verossimilhança e os baseados no espectro de ondaletas são eficientes para estimar o parâmetro de integração fracionária. Os estudos empíricos encontraram componentes altamente persistentes nas séries brasileiras do produto, desemprego e consumo. A análise de co-integração fracionária refutou os resultados do arcabouço I(1)-I(0) que sugerem a não co-integração entre as séries consumo das famílias e renda disponível. A variabilidade relativa dessas séries foi analisada por meio da análise em multiresolução de ondaletas. Concluiu-se que, nas baixas escalas, a variabilidade entre as séries varia em função da escala temporal envolvida. A doutrina da paridade do poder de compra com dados brasileiros foi revisitada por meio da análise de co-integração fracionária.
Título em inglês
Long memory structures in economic variables
Palavras-chave em inglês
Fractional co-integration
Fractional integration
Long memory
Wavelet analysis
Resumo em inglês
The long-memory ARFIMA models proved to be more versatile in this study to the analysis of endurance in time series compare to the ARIMA models. The impulse-response functions of the fractionally integrated models indicate that this class of models more adequately gathers the data enclosed in the low frequencies of the series and thus these models are more befitted to evaluate how economic shocks are settled in the medium and long terms. Simulation studies unveiled that the unit root tests applied to long-memory processes have low power, and that the maximum likelihood estimators as well as those based on wavelet spectrum are efficient in estimating the fractional difference parameter. Empirical studies have found highly persistent components in the Brazilian series of the product, unemployment and consumption. The fractional co-integration analysis rebutted the results of the I(1)-I(0) framework, which suggest the non co-integration between the series of families' consumption and the disposable income. The relative variability of these series was investigated through a wavelet multiresolution analysis. It was concluded that, in small scales, the variability between the series changes according to the time scale involved. The Purchasing Power Parity doctrine with Brazilian data has been revisited through the fractional co-integration analysis.
 
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TeseGuilherme.pdf (3.88 Mbytes)
Data de Publicação
2008-05-19
 
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