ScholarGate
Assistente
Regression model

ARFIMA: Modelo Autoregressivo de Média Móvel Fracionariamente Integrado

ARFIMA é um modelo de série temporal que captura comportamento de memória longa usando um parâmetro de diferenciação fracionária d, generalizando a diferenciação inteira do ARIMA. Foi introduzido por Granger e Joyeux (1980) e formalizado por Hosking (1981) para descrever séries cujas autocorrelações decaem lentamente em vez de abruptamente.

Aplicar com EconMindEm breveVídeoEm breveDownload slides

Leia o método completo

Exclusivo para membros

Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.

Entrar

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fontes

  1. Granger, C. W. J. & Joyeux, R. (1980). An Introduction to Long-Memory Time Series Models and Fractional Differencing. Journal of Time Series Analysis, 1(1), 15–29. DOI: 10.1111/j.1467-9892.1980.tb00297.x
  2. Hosking, J. R. M. (1981). Fractional Differencing. Biometrika, 68(1), 165–176. DOI: 10.1093/biomet/68.1.165

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 1). Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/econometrics/arfima-model

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Referenciado por

ScholarGateARFIMA Model (Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average Model). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/econometrics/arfima-model · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026