Estimação em processos com longa dependência sazonais na presença de outliers

Frequentemente são encontradas em séries temporais observações que são discordantes comparadas às restantes. Algumas se devem a erros grosseiros de medição, outras podem ser resultantes de influências externas, tais como greves, alterações súbitas na estrutura de mercado, entre outras. Como resultado destas influências externas surgem observações discordantes que são classificadas como outliers.
Neste trabalho, apresentamos os modelos de contaminação por mistura e estimação dos parâmetros dos processos SARFIMA(0,d,0)x(0,D,0)s através de amostras geradas por processos contaminados, isto é, séries temporais contaminadas.