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Análise de causalidade entre séries temporais via decomposição wavelet (2005)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: SILVA, GUSTAVO HENRIQUE DA - EP
  • USP Schools: EP
  • Sigla do Departamento: PTC
  • Subjects: ANÁLISE DE ONDALETAS; CAUSALIDADE; PROCESSAMENTO DE SINAIS
  • Language: Português
  • Abstract: Estacionariedade é uma premissa básica à correta inferência da Causalidade de Granger. Muitos sinais de interesse, porém, em áreas como Economia ou Neurociência envolvem certo grau de não-escationariedade cujo tratamento analítico vem, crescentemente, sendo feito por decomposições wavelet. Este trabalho compara o efeito de diferentes tipos de decomposição wavelet discreta na inferência da causalidade de Granger a partir do cálculo da Coerência Parcial Direcionada (PDC). Os estudos empíricos realizados aqui mostram que a correta inferência da causalidade de Granger pode ser alterada dependendo da forma de decomposição wavelet adotada
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 11.05.2005

  • Exemplares físicos disponíveis nas Bibliotecas da USP
    BibliotecaCód. de barrasNúm. de chamada
    EPBC31200033803FD-4017
    How to cite
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    • ABNT

      SILVA, Gustavo Henrique da; BACCALÁ, Luiz Antonio. Análise de causalidade entre séries temporais via decomposição wavelet. 2005.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2005.
    • APA

      Silva, G. H. da, & Baccalá, L. A. (2005). Análise de causalidade entre séries temporais via decomposição wavelet. Universidade de São Paulo, São Paulo.
    • NLM

      Silva GH da, Baccalá LA. Análise de causalidade entre séries temporais via decomposição wavelet. 2005 ;
    • Vancouver

      Silva GH da, Baccalá LA. Análise de causalidade entre séries temporais via decomposição wavelet. 2005 ;

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