[en] MAXIMUM LIKELIHOOD RATIO TEST IN TIME SERIES IDENTIFICATION

• Main Author: JOSE MAURO PEDRO FORTES
• Other Authors: JOSE PAULO DE ALMEIDA E ALBUQUERQUE
• Language: pt
• Published: MAXWELL 2009
• Subjects: [pt] SERIES TEMPORAIS; [en] TIME SERIES; [pt] ANALISE DE SERIES TEMPORAIS; [en] TIME SERIES ANALYSIS; [pt] TECNICA DE MAXIMA VEROSSIMILHANCA
• Online Access: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=14028@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=14028@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14028

[pt] Muito freqüentemente, as técnicas utilizadas na identificação de processos estocásticos conduzem a mais de um modelo passível de ser utilizado na caracterização do processo. O problema de escolher entre estes modelos é formulado como um problema de teste de hipóteses, e o teste de razão de verossimilhança é a ele aplicado. Considera-se então a situação particular onde se quer descrever processos de parâmetro discreto (séries temporais) através de modelos ARIMA (autoregressive Integrated Moving Average). O teste de razão de verossimilhança associado ao problema é então deduzido e implementado através do algoritmo de Kalman-Bucy. Comparações com um outro teste usualmente empregado na escolha de modelos para séries temporais mostram a superioridade do teste de razão de verossimilhança. === [en] Very often random process identification techniques lead to several prospective models to characterize the process. The problem of choosing among these models is cast as a hypothesis testing problem, to which a likelihood ratio test is applied. For the special situation in which a choice between two autoregressive integrated moving average models is to made, likelihood ratio is derived and afterwards implemented through the Kalman-Bucy algorithm. Comparisons with another procedure usually connected to time series model choices show likelihood ratio tests are definetely superior.