Bootstrap for order identification in ARMA(P,Q) structures

The identification of de order p,q, of ARMA models is a critical step in time-series modelling. In classic Box-Jenkins method of identification the autocorrelation function (ACF) and the partial autocorrelation (PACF) function should be estimated, but the classical expressions used to measure the variability of the respective estimators are obtained on the basis of asymptotic results. In addition, when having sets of few observations, the traditional confidence intervals to test the null hypotheses display low performance. The bootstrap method may be an alternative for identifying the order of ARMA models, since it allows to obtain an approximation of the distribution of the statistics involved in this step. Therefore it is possible to obtain more accurate confidence intervals than those obtained by the classical method of identification. In this paper we propose a bootstrap procedure to identify the order of ARMA models. The algorithm was tested on simulated time series from models of structures AR(1), AR(2), AR(3), MA(1), MA(2), MA(3), ARMA(1,1) and ARMA (2,2). This way we determined the sampling distributions of ACF and PACF, free from the Gaussian assumption. The examples show that the bootstrap has good performance in samples of all sizes and that it is superior to the asymptotic method for small samples

DISPONIBILITY OF COLLECTFOOD FOR AFRICANIZED HONEY BEE IN FUNCTION OF ENVIRONMENTAL FACTORS

The experiment was carried out in Mandirituba, state of Paraná, on November 1999. The objective was to evaluate the frequency which honeybee workers visit Senecio brasiliensis flowers to collect nectar and pollen. Nectar was the food resource that showed the highest frequency from 7 a.m. to 6 p.m. with statistically significant differences observed between the hours of the day. The correlation between the sugar concentration in the nectar with temperature is direct positive and moderate; with the air relative humidity it is moderate and inverse.O experimento foi conduzido no Município de Mandirituba, Paraná, em novembro de 1999. Objetivouse avaliar a freqüência com que as operárias das abelhas africanizadas coletaram alimento nas flores de flor-das-almas (Senecio brasiliensis Less.). Em média, o néctar foi o recurso alimentar que apareceu com maior freqüência das sete às dezoito horas. Observou-se que, durante as horas do dia, existem diferenças estatisticamente significativas na variável concentração de açúcares no néctar. Os dados percentuais das variáveis correspondentes aos recursos alimentares apresentaram as seguintes médias: néctar 30,07%, pólen 21,26%, néctar e pólen 20,19% e operárias sem alimento 28,68%. A correlação apresentou-se significativa, positiva e moderada com a concentração de açúcares no néctar. A correlação entre a concentração de açúcares no néctar com a temperatura é direta positiva e moderada; com a umidade relativa do ar é moderada e inversa com a concentração de açúcares no néctar

Pontos de dicotomização para a obtenção do coeficiente de correlação tetracórico

Existem situações em que a característica de interesse, tratada como variável, não é medida diretamente embora seja possível observar o seu efeito. Essas características são tratadas como variáveis latentes. Assim, uma pessoa pode ser considerada inteligente ou não, ou ainda ser ansiosa ou não, por exemplo. O Coeficiente de Correlação Tetracórico é um estimador do grau de associação entre duas variáveis latentes L X e L Y , subjacentes às variáveis dicotômicas X e Y efetivamente observadas. Uma das suposições para a utilização do Coeficiente de Correlação Tetracórico é a de que os pontos de dicotomização das variáveis medidas X e Y estejam o mais próximo possível das respectivas medianas (percentil 50). Foram geradas amostras através de simulações e utilizados o percentil 25 ( P25 ), percentil 50 ( P50 = mediana) e percentil 75 (P75 ) como pontos de dicotomização das variáveis X e Y. Se obteve os desvios absolutos médios, comparando-se os Coeficientes de Correlação Tetracórico e Linear de Pearson. Os resultados comprovam que as estimativas dos coeficientes são melhores, quando se adota a mediana como pontos de dicotomização

Planejamento econômico de Baker em cartas de controle e a função perda de Taguchi

Este trabalho aborda o Planejamento Econômico de Baker para a Carta de Controle X e desenvolve o modelo levando em conta a função perda de Taguchi e combinando o modelo A de Baker com a função perda no planejamento econômico. O modelo desenvolvido considera a perda com o desvio no processo de tolerância nominal sob controle e fora de controle e não apenas as perdas com o processo fora de controle. Resultados de simulações com a otimização da função obtida mostram que a diminuição do custo pode ser considerável e alcançada sem alterar o formato fundamental da carta de controle, ou seja, a  função perda de qualidade apresenta as características de unifi car os conceitos de qualidade e custo e de permitir a otimização dos custos globais de produção

BOOTSTRAP FOR ORDER IDENTIFICATION IN ARMA(p,q) STRUCTURES

<p class="PargrafoResumoAbstract">The identification of de order p,q, of ARMA models is a critical step in time-series modelling. In classic Box-Jenkins method of identification the autocorrelation function (ACF) and the partial autocorrelation (PACF) function should be estimated, but the classical expressions used to measure the variability of the respective estimators are obtained on the basis of asymptotic results. In addition, when having sets of few observations, the traditional confidence intervals to test the null hypotheses display low performance.<strong> </strong>The bootstrap method may be an alternative for identifying the order of ARMA models, since it allows to obtain an approximation of the distribution of the statistics involved in this step. Therefore it is possible to obtain more accurate confidence intervals than those obtained by the classical method of identification. In this paper we propose a bootstrap procedure to identify the order of ARMA models. The algorithm was tested on simulated time series from models of structures AR(1), AR(2), AR(3), MA(1), MA(2), MA(3), ARMA(1,1) and ARMA (2,2). This way we determined the sampling distributions of ACF and PACF, free from the Gaussian assumption. The examples show that the bootstrap has good performance in samples of all sizes and that it is superior to the asymptotic method for small samples.</p

Metodologia box & jenkins e análise de dados em painel na previsão de séries financeiras / Box & jenkins methodology and panel data analysis in financial series forecasting

Este estudo tem como objetivo avaliar qual o melhor método de previsão do preço das ações da carteira teórica composta pelas empresas integrantes do IBrX-50, análise de séries temporais ou análise de dados em painel. Em relação aos procedimentos metodológicos foram pesquisadas 23 empresas componentes do índice IBrX-50 listadas na BM&amp;FBovespa desde ao menos 2014. A variável utilizada em todas as análises foi o preço de fechamento da ação do último dia de cada mês (portanto dados mensais) e o período de análise corresponde aos anos de 2004 até 2014, sendo 10 anos (2004-2013) para análise e 2014 para realizar as previsões. Com a previsão pelo modelo de séries temporais, encontrou-se uma única empresa que apresentou erro quadrático médio inferior nesse modelo, a empresa KLABIN S/A. Já a empresas USIMINAS evidenciou erro quadrático médio zerado para ambos os modelos analisados. Nos demais casos estudados, ou seja em 92,30% das empresas pesquisadas, o modelo de previsão por dados em painel se mostrou mais preciso em relação a previsão por séries temporais

Avaliação da qualidade em serviço de entrega em domicílio no setor farmacêutico: uma aplicação do método SERVQUAL, usando a análise fatorial

A economia globalizada fez valer mais ainda a teoria evolucionista de Darwin no meio empresarial: as empresas que se adaptam ao mercado competitivo sobrevivem. As empresas precisam reduzir seus custos e, ao mesmo tempo, oferecer produtos e serviços com qualidade. Como medir a percepção da qualidade? O objetivo geral da pesquisa foi medir a percepção da qualidade dos clientes de uma empresa do ramo farmacêutico em Guarapuava. Realizou-se uma pesquisa de campo, entrevistando 616 clientes da empresa, residentes em quatro bairros de Guarapuava. Utilizou-se o método SERVQUAL e a Análise Fatorial para analisar os dados. Os resultados mostraram que a empresa atende ao nível mínimo exigido pelos clientes, mas precisa melhorar para atingir o nível desejado pelo cliente. A empresa deve manter o serviço 0800 e diminuir o valor da tarifa de entrega

Identificação de modelos ARMA pelo método Bootstrap

Nesse artigo, avaliou-se o desempenho de um algoritmo bootstrap moving blocks na identificação da ordem de modelos ARMA. O método foi aplicado em séries simuladas a partir de modelos de ordem p+q > 2 afim de obter a distribuição amostral das funções de autocorrelação (FAC) e autocorrelação parcial (FACP).Por meio de algumas simulações e exemplos, demonstrou-se que o procedimento bootstrap proposto possui melhor desempenho em relação ao método assintótico clássico de identificação, sobretudo em pequenas amostras ou ainda na identificação de modelos com baixos valores para as FAC e FACP