Seleção de defasagens em testes de raiz unitária: uma revisão de literatura

Anderson Garcia Silveira; Viviane Leite Dias de Mattos; Luiz Ricardo Nakamura; Mariane Coelho Amaral; Andrea Cristina Konrath

doi:10.5585/exactaep.2022.22061

Authors

Anderson Garcia Silveira Universidade Federal do Rio Grande / Rio Grande, RS - Brasil https://orcid.org/0000-0002-3954-6145
Viviane Leite Dias de Mattos Universidade Federal do Rio Grande / Rio Grande, RS - Brasil https://orcid.org/0000-0002-3512-6290
Luiz Ricardo Nakamura Universidade Federal de Santa Catarina / Florianópolis, SC - Brasil https://orcid.org/0000-0002-7312-2717
Mariane Coelho Amaral Universidade Federal do Rio Grande/ Rio Grande, RS - Brasil https://orcid.org/0000-0002-6286-3077
Andrea Cristina Konrath Universidade Federal de Santa Catarina / Florianópolis, SC - Brasil https://orcid.org/0000-0002-3742-5032

DOI:

https://doi.org/10.5585/exactaep.2022.22061

Keywords:

unit root, lag selection, electricity demand, stationarity

Abstract

The econometric analysis may be one of the most common ways to model and forecast different time series problems, such as the electricity demand. In this type of analysis, the presence of unit root may lead to unreliable forecasts. Hence, the correct identification of the presence of unit root on the series to be modeled is essential. In order to perform this task, unit root tests, such as ADF, can be applied. One of key steps in this test procedure is to properly select the number of lags to be used. In this paper, we present in both quantitative and qualitative ways, that research on this subject is in expansion and there is no consensus on how to select the number of lags to be applied in the test. Therefore, it is evident that this is a subject in which further research is needed.

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Author Biographies

Anderson Garcia Silveira, Universidade Federal do Rio Grande / Rio Grande, RS - Brasil

Possui doutorado em andamento pelo Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional pela Universidade Federal do Rio Grande. Possui mestrado pelo Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional pela Universidade Federal do Rio Grande (2017). Possui graduação em Engenharia Elétrica pelo Instituto Federal Sul-Rio-Grandense (2014). Atualmente é Professor do IFRS – Câmpus Rio Grande. Universidade Federal do Rio Grande / Rio Grande, RS - Brasil

Viviane Leite Dias de Mattos, Universidade Federal do Rio Grande / Rio Grande, RS - Brasil

Possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Católica de Pelotas (1978), mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (1997) e doutorado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (2004). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal do Rio Grande. Tem experiência na área de Engenharia de Produção, com ênfase em Garantia de Controle de Qualidade, atuando principalmente nos seguintes temas: séries temporais, qualidade, probabilidade e estatística, controle de processos e projeto de experimentos. Universidade Federal do Rio Grande / Rio Grande, RS - Brasil

Luiz Ricardo Nakamura, Universidade Federal de Santa Catarina / Florianópolis, SC - Brasil

Possui graduação em Estatística pela Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” (2009), mestrado em Ciências (Estatística e Experimentação Agronômica) pela Universidade de São Paulo (2011) e doutorado em Ciências (Estatística e Experimentação Agronômica) pela Universidade de São Paulo (2016), com período sanduíche na London Metropolitan University. Atualmente é Professor Adjunto do Departamento de Informática e Estatística da Universidade Federal de Santa Catarina. Pesquisador dos grupos GAMLSS (www.gamlss.com) e “Grupo de Análise e Modelagem Estatística – GAME”. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Probabilidade e Estatística Aplicadas, atuando principalmente nos seguintes temas: modelagem estatística e aprendizagem estatística. Universidade Federal de Santa Catarina / Florianópolis, SC - Brasil

Mariane Coelho Amaral, Universidade Federal do Rio Grande/ Rio Grande, RS - Brasil

Engenheira eletricista. Mestre em Modelagem Computacional. Estudou Engenharia Elétrica no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Sul-rio-grandense campus Pelotas e na Universidade do Estado de New York e possui Pós-graduação em Saúde e Segurança do Trabalho. Tem como temas de interesse análises de séries temporais aplicadas ao consumo de energia elétrica, tópicos relacionados à saúde e segurança no trabalho e simulações computacionais com mineração de dados aplicadas ao consumo de energia. Universidade Federal do Rio Grande / Rio Grande, RS - Brasil

Andrea Cristina Konrath, Universidade Federal de Santa Catarina / Florianópolis, SC - Brasil

Possui graduação em Matemática Aplicada e Computacional pela Universidade de Santa Cruz do Sul (2000), mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (2002) e doutorado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de Santa Catarina (2008). Trabalhou como docente na área de Estatística na Universidade do Vale do Itajaí, (UNIVALI), no período de março de 2007 a janeiro de 2009, e no Instituto de Matemática, Estatística e Física da Universidade Federal do Rio Grande (FURG), no período de fevereiro de 2009 a julho de 2011, também na área de Estatística. Desde agosto de 2011 é professora adjunta na Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), pertencendo ao Departamento de Informática e Estatística, na qual ministra disciplinas de Estatística na graduação e pós-graduação. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, atuando principalmente nos seguintes temas: Controle Estatístico de Processo, Métodos Estatísticos, Previsão e Simulação. Universidade Federal de Santa Catarina / Florianópolis, SC - Brasil

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