Nível:
Graduação
Nome da disciplina:
Séries Temporais
Número de Créditos:
5
Oferecimento:
1º Período Letivo
Pré-requisito:
ME613
Ementa:
Elementos de processos estocásticos. Estacionaridade. Funções média, correlação e correlação parcial. Equações de diferenças. Distância quadrática média. Aproximação linear ótima. Tendências e sazonalidade. Processos autoregressivos e de média móvel. Não estacionariedade. Métodos: regressão e médias móveis. Processos autoregressivos integrados médias móveis. Estimação da média e correlação parcial. Identificação de modelos. Estimação de parâmetros. Diagnósticos. Critérios de seleção. Previsão. Modelos sazonais. Função de transferência. Modelo ARMAX. Elaboração de um relatório final que inclua análise de dados.
Conteúdo / Programa:
1. Preliminares. Importância do estudo e natureza das séries temporais. Características empíricas das séries temporais.
2. Modelos simples de Tendência e Sazonalidade. Transformações. Suavização. Aplicações.
3. Processos Estacionários. Conceitos básicos. Função de Autocorrelação. Função de Autocorrelação Parcial. Estimação dos momentos em processos estacionários. Testes de ruído branco. Teorema de Wold. Introdução `a previsão em processos estacionários.
4. Modelos ARMA. Processos auto-regressivos. Processos de médias móveis. Processos auto-regressivos de médias móveis (ARMA). Estrutura de dependência em modelos ARMA.
5. Modelagem e previsão de processos ARMA. Métodos de Identificação. Métodos de Estimação. Testes de hipóteses. Diagnóstico. Seleção de modelo, critérios de Akaike e Schwarz. Regressão com perturbações ARMA. Previsão. Aplicações.
6. Processos Não-estacionários e sazonais. Processos integrados ARMA (ARIMA). Raízes unitárias. Processos sazonais ARIMA (SARIMA). Modelagem de processos ARIMA e SARIMA. Previsão. Aplicações.
7. Modelos de Função de Transferência e Modelos ARMAX.
Objetivo:
Objetivo: Apresentar tópicos que normalmente não cobertos nos cursos regulares oferecidos pelo D.E.
Forma de Avaliação:
Por nota e frequência
Referência Bibliográfica:
Brockwell and Davis, R. (1996). Introduction to Time Series and Forecasting. Springer.
Cowpertwait, P.S.P e Metcalfe, A.V. (2009). Introductory Time Series with R. Springer.
Morettin, P. e Toloi, C. (2004). Análise de Séries Temporais. Editora Edgard Blucher.
Shumway, R.H. y D.S. Stoffer (2010). Time Series Analysis and Its Applications. New York: Springer.
Wei, W. (1990) Time Series Analysis. Addison-Wesley.