Para realizar a estimação e previsão da ETTJ, é necessário baixar aqui o arquivo biblioteca-npfda-ettj.R. As funções presentes nesse arquivo foram uma extensão das disponibilizadas em http://www.math.univ-toulouse.fr/staph/npfda/ por Frédéric Ferraty e Philippe Vieu, autores do livro Nonparametric Functional Data Analysis, em cuja teoria estatística foi baseada a análise da ETTJ.
Para experimentos mais longos, há disponível um framework para experimentos de simulação que pode auxiliá-lo nas tarefas de simulação e exibição dos resultados.
taxas.juro deve ser uma matriz em que cada coluna está a série temporal de uma maturidade diferente.
source("biblioteca-npfda-ettj.R")
taxas.juro <- as.matrix(read.csv(nome.base.dados, sep = ",")[, 2:21])
head(taxas.juro)
## X3 X6 X9 X12 X15 X18 X21 X24 X30 X36 X48
## [1,] 7.297 7.485 7.658 7.818 7.965 8.102 8.229 8.346 8.555 8.736 9.029
## [2,] 7.448 7.590 7.723 7.848 7.964 8.073 8.175 8.271 8.445 8.600 8.860
## [3,] 7.201 7.332 7.455 7.570 7.679 7.781 7.877 7.967 8.133 8.282 8.535
## [4,] 7.299 7.412 7.518 7.618 7.712 7.800 7.884 7.962 8.107 8.238 8.462
## [5,] 7.297 7.408 7.511 7.607 7.698 7.782 7.862 7.936 8.073 8.195 8.404
## [6,] 7.368 7.471 7.569 7.661 7.749 7.832 7.911 7.986 8.126 8.253 8.475
## X60 X72 X84 X96 X108 X120 X144 X180 X240
## [1,] 9.255 9.433 9.577 9.696 9.798 9.887 10.038 10.220 10.448
## [2,] 9.070 9.243 9.387 9.510 9.617 9.710 9.867 10.049 10.264
## [3,] 8.743 8.917 9.065 9.192 9.302 9.400 9.564 9.754 9.977
## [4,] 8.649 8.808 8.946 9.066 9.174 9.271 9.438 9.642 9.893
## [5,] 8.579 8.728 8.859 8.976 9.083 9.181 9.357 9.582 9.874
## [6,] 8.663 8.823 8.962 9.084 9.192 9.288 9.453 9.648 9.881
{Em breve, explicação sobre os dados funcionais disponível aqui.}
Primeiro, deve-se escolher para qual maturidade faremos a previsão. (…)
maturidade <- 7
retirar <- taxas.juro[, 6]
curvas <- PreparaCurvasCorte(taxas.juro, maturidade, intervalo.passado, intervalo.futuro,
retirar = retirar)
semimetricas <- SemimetricasClasse(curvas, q = 1, tipo = "deriv")
taxas.previstas <- predict(curvas, semimetricas)