Identificação de estruturas não-lineares de séries temporais através de regressão linear local e modelos aditivos

Este estudo trata da utilização de uma metodologia para identificação da estrutura de séries temporais não lineares (ou lineares) baseada na estimação não e semi-paramétrica de curvas em modelos do tipo Yt=E(Yt|Xt) +εt , onde Xt=(Yt-1,Yt-2,...,Yt-d), d=1,2,.... Aqui, a esperança condicional é estimada de modo totalmente não-paramétrico ou através de um modelo (semi-paramétrico) aditivo. Especificamente, a função desconhecida será estimada através de regressões lineares locais, via estimadores núcleo. Com a metodologia proposta, verificamos que a “função de dependência da defasagem” (FDD) e a “função de dependência parcial da defasagem” (FDPD) conseguem captar estruturas não-lineares em séries temporais, generalizando as tradicionais funções de autocorrelação (FAC) e autocorrelação parcial (FACP). Os estudos de simulação foram conduzidos de forma a avaliar e comparar a metodologia proposta com metodologias já existentes. Para dados reais a metodologia proposta foi exemplificada com uma série diária de preços da ação Petrobras PN.This paper suggests an approach for the identification of the structure of both linear and non-linear time series through semi-parametric estimation of the unknown curves in models of the type Yt=E(Yt| Xt ) +εt , where Xt=(Yt-1,Yt-2,...,Yt-d), d=1,2,…. The conditional expectation is estimated either in a fully nonparametric fashion or via additive (semi-parametric) models. Specifically, the unknown function will be estimated by local linear regression, with kernel estimators. Under the proposed methodology, it was verified that the Lag Dependence Function (LDF) and the Partial Lag Dependence Function (PLDF) are capable of identifying non-linear structures in time series, generalizing the traditional autocorrelation and partial autocorrelation functions. The simulation studies were conducted to evaluate and compare the proposed methodology to traditional ones. The approach was illustrated with the study of the structure of a time series of prices of Petrobras PN’S shares

Identification of the structure of linear and non-linear time series models, using nonparametric local linear kernel estimation

The estimation procedure of a parametric linear regression model is a process of global estimation and assumes that the function E(YtiXt) is linear. However, in many situations, such an approach can be inadequate. On the other hand, nonparametric regression modelling allows more flexibility for the shape of the unknown function. In the non parametric context, one possible approach is to estimate the unknown regression curve through a local polynomial kernel regression. By doing so, only points in the local neighborhood of the point Xt, where E(YtiXt=Xt) is to be estimated, will influence this estimate. In other words, with local polynomial estimators the unknown function is estimated in a way such that the observations which are near to the point where the curve is to be estimated will receive high weight, whereas those which are far will receive low weight. The purpose of this paper is to suggest a method for identification of the structure of linear and non-linear time series through nonparametric estimation of the unknown curves in models of the type yt = E(YtiXt = Xt) + E:t, where Xt = (Yt-1, Yt-2, ... , Yt-d)· In this paper we compare the proposed approach to others traditionally described in the literature. The series used in the numerical implementations of this study were generated from two types of model: a linear AR(2) and a non-linear ARNL(l). Each time series has 100 observations

Identificação de estruturas não-lineares de séries temporais através de regressão linear local e modelos aditivos

Este estudo trata da utilização de uma metodologia para identificação da estrutura de séries temporais não lineares (ou lineares) baseada na estimação não e semi-paramétrica de curvas em modelos do tipo Yt=E(Yt|Xt) +εt , onde Xt=(Yt-1,Yt-2,...,Yt-d), d=1,2,.... Aqui, a esperança condicional é estimada de modo totalmente não-paramétrico ou através de um modelo (semi-paramétrico) aditivo. Especificamente, a função desconhecida será estimada através de regressões lineares locais, via estimadores núcleo. Com a metodologia proposta, verificamos que a “função de dependência da defasagem” (FDD) e a “função de dependência parcial da defasagem” (FDPD) conseguem captar estruturas não-lineares em séries temporais, generalizando as tradicionais funções de autocorrelação (FAC) e autocorrelação parcial (FACP). Os estudos de simulação foram conduzidos de forma a avaliar e comparar a metodologia proposta com metodologias já existentes. Para dados reais a metodologia proposta foi exemplificada com uma série diária de preços da ação Petrobras PN.This paper suggests an approach for the identification of the structure of both linear and non-linear time series through semi-parametric estimation of the unknown curves in models of the type Yt=E(Yt| Xt ) +εt , where Xt=(Yt-1,Yt-2,...,Yt-d), d=1,2,…. The conditional expectation is estimated either in a fully nonparametric fashion or via additive (semi-parametric) models. Specifically, the unknown function will be estimated by local linear regression, with kernel estimators. Under the proposed methodology, it was verified that the Lag Dependence Function (LDF) and the Partial Lag Dependence Function (PLDF) are capable of identifying non-linear structures in time series, generalizing the traditional autocorrelation and partial autocorrelation functions. The simulation studies were conducted to evaluate and compare the proposed methodology to traditional ones. The approach was illustrated with the study of the structure of a time series of prices of Petrobras PN’S shares

Análisis de la calidad de vida de los usuarios de hemodiálisis

Objective: To analyze the quality of life of hemodialysis patients (patients who receive hemodialysis) in a Nephrological Unit from a hospital in the northwestern region of Rio Grande do Sul - Brazil. Methods: A study of several analysis centers, quantitatively. Data collected from April to August 2010. 77 out of 102 users who were invited, accepted. Instruments that were used: sociodemographics data, Kidney Disease and Quality of Live-Short Form (KDQOL-SFTM). Results: They were mainly male (70.1%) who were between 50 - 70 years old, 59.7% married, with children, low education (76.6%) and retired (79.2%). The 48.8% assessed their health more or less good and a 44.2% as good. Dimensions with lower average scores: "work situation" (20.78), "physical function" (22.8%) and "emotional function" (25.97), with median zero. The dimension "stimulation by the team (96.43) had the highest average and median 100. Conclusion: Dialysis sustains life, relieve symptoms, prevent complications but it does not prevent the disease progression. There are negative interferences in the quality of life such as the work situation, physical and emotional function. In contrast, it affects  positively in the good relationship x user team.Objetivo: Analizar la calidad de vida de los usuarios que reciben hemodiálisis en una Unidad Nefrológica de un hospital de la región noroeste del Rio Grande do Sul. Métodos: Estudio multicéntrico, cuantitativo. Datos colectados de abril a agosto-2010. De los usuarios inivitados (102), 77 aceptaron. Instrumentos utilizados: caracterización sociodemográfica, Kidney Disease and Quality of Live-Short Form (KDQOL-SFTM). Resultados: Mayoría (70,1%) hombres, 50-70 años de edad, 59,7% casados, con hijos, baja escolaridad (76,6%), 79,2% jubilados. 48,8% evaluaron salud como regular y 44,2% como buena. Dimensiones con menores escores medios: “situación de trabajo” (20,78), “función física” (22,8%) y “función emocional” (25,97), con medianas cero. La dimensión “estímulo por parte del equipo” (96,43) obtuvo escore mediano más alto y mediana 100. Conclusión: La hemodiálisis mantiene la vida, alivia síntomas, previene complicaciones, no impide  evolución de la enfermedad. Interfiere en la calidad de vida, negativamente: situación de trabajo, función física y emocional y, positivamente, buena relación usuario x equipo.OBJETIVO: analisar a qualidade de vida de usuários que hemodialisam em uma Unidade Nefrológica de um hospital da região noroeste do Rio Grande do Sul.  MÉTODOS: estudo multicêntrico, quantitativo. Dados coletados de abril a agosto- 2010. Dos usuários convidados (102), 77 aceitaram. Instrumentos utilizados: caracterização sociodemográfica, Kidney Disease and Quality of Live-Short Form (KDQOL-SFTM). RESULTADOS: maioria (70,1%) homem, 50 - 70 anos de idade, 59,7% casados, com filhos, baixa escolaridade (76,6%), 79,2% aposentados. 48,8% avaliam saúde como regular e 44,2% como boa. Dimensões com menores escores médios: “situação de trabalho” (20,78), “função física” (22,8%) e “função emocional” (25,97), com medianas zero. A dimensão “estímulo por parte da equipe” (96,43) obteve escore médio mais alto e mediana 100. CONCLUSÃO: hemodiálise mantém a vida, alivia sintomas, previne complicações, não impede evolução da doença.  Interfere na qualidade de vida, negativamente: situação de trabalho, função físico e emocional e, positivamente, bom relacionamento usuário x equipe