ESTIMAÇÃO DE MODELO DE REGRESSÃO NÃO LINEAR COM PARÂMETROS DEPENDENTES DE REGRESSORES DE MAPEAMENTO

Abstract

Este trabalho propõe um novo método de estimação para modelos autorregressivos com parâmetros que dependem de regressores de mapeamento. O comportamento deste tipo de modelo é altamente não linear e inclusive caótico e não pode ser estimado utilizando métodos convencionais baseados em mínimos quadrados. A proposta consiste de um reordenamento especial de dados seguido de um processo de seleção de dados em subgrupos ans, de modo que modelos locais suaves são obtidos. Para obter estes modelos locais se propõe utilizar janelas que se movimentam ao longo dos regressores de mapeamento. Este método resulta bastante simples e eciente comparado com outros métodos da literatura. Finalmente se mostra um exemplo simulado de estimação de um sistema com 3 parâmetros desconhecidos que variam rapidamente.