Previsão para modelos ARFIMA(p,d,q) usando a metodologia Bootstrap

A metodologia apresentada neste trabalho é a aplicação do bootstrap para determinar intervalos de previsão para modelos ARFIMA. As técnicas padrões de construção de intervalos de previsão dependem da suposição de normalidade dos dados e não levam em consideração a incerteza associada com a estimação dos parâmetros. A metodologia bootstrap, como um método não paramétrico, pode superar estas dificuldades. Um bootstrap não paramétrico dos resíduos do modelo ARFIMA é utilizado para se ter acesso à distribuição empírica dos valores futuros e dois procedimentos bootstrap são utilizados para construir intervalos de previsão. Os intervalos são comparados através de um experimento de Monte Carlo ao intervalo assintótico nos casos de erros normais e não-normais. Os resultados mostram que os intervalos bootstrap possuem uma cobertura mais próxima à nominal do que o intervalo assintótico.