Estimação Robusta em Processos Periódicos Auto-regressivos na Presença de Outliers Aditivos

Este artigo propõe uma metodologia de estimação dos parâmetros do modelo Periódico Auto-Regressivo (PAR), a qual é robusta na presença de observações atípicas ou outliers. O método de estimação é uma variação das equações de Yule-Walker periódicas (McLeod(1994)). Em particular o artigo deriva uma modi_cação da função de autocovariância robusta proposta por Ma & Genton (2000) para estimar a função de autocovariância periódica do processo PAR. A estimativa dessa função é substituída nas equações de Yule-Walker periódicas fornecendo a estimativa dos parâmetros do modelo PAR. Resultados de Monte Carlo mostraram que, em geral, o estimador proposto para os parâmetros auto-regressivos periódicos é robusto na presença de outliers aditivos.