Neste seminário, discutiremos problemas de estimação de parâmetros em uma nova classe de processos de Ornstein-Uhlenbeck generalizados com ruído de Lévy. Tais processos podem ser utilizados para modelar séries temporais com comportamento autorregressivo de ordem três. Propomos duas discretizações do estimador de Máxima Verossimilhança para o parâmetro de drift, ambos baseados em técnicas de filtragem de "grandes" saltos. Apresentaremos resultados de simulações para validação da performance dos estimadores, assim como potenciais aplicações do modelo proposto e problemas de pesquisa em aberto.