Abordagem bayesiana para o processo RCINAR(1): estimação, inferência e previsão

Abstract

Neste trabalho, estudamos o modelo autorregressivo de valores inteiros não negativos com coeficiente aleatório e inovação seguindo distriuição de Poisson, conhecido como RCINAR(1).

Propomos também uma extensão desse modelo, denominada RCZINAR(1), cuja inovação se- gue uma distribuição Poisson inflacionada de zeros, sendo especialmente útil para modelar

dados de contagem que apresentam um número maior de zeros que o esperado. Desenvol- vemos um algoritmo via abordagem Bayesiana para estimação dos parâmetros dos modelos

RCINAR(1) e RCZINAR(1). Implementamos estudos de simulação com o intuito de avaliar

as metodologias propostas. Além disso, ajustamos o modelo para um conjunto de dados re- ais, comparamos seus resultados e utilizamos o método Bootstrap em blocos para estimar a

distribuição preditiva.