Séries Temporais - Noções

Introdução

Ao longo da história da Humanidade, a necessidade de compreender os fenómenos e de

os prever, sempre foram uma preocupação, como nas tomadas de decisões na agricultura

(plantação, aplicação de fertilizantes, etc), meteorologia (previsão do tempo).

Compreender e prever fenómenos, em que a informação (dados) é recolhida em intervalos

de tempo igual (horas, dias, semanas, etc), ao longo de um período mais ou menos longo

é uma faceta particular da estatística, a análise de séries temporais.

A construção dos modelos Box-Jenkins se da de forma iterativa e se baseia nos próprios

dados. Anderson (1976) nos diz que são três as etapas de para construção do modelo:

a) Identificação: identificar, através das relações de autocorrelação, qual das técnicas do

modelo melhor descrevem o comportamento da série.

b) Estimação: consiste em estimar os parâmetros do componente auto-regressivo, do componente de médias móveis e a variância do ruído branco.

c) Verificação: testar o modelo desenvolvido e verificar se este descreve adequadamente o comportamento dos dados.

d) Previsão: ocorrem através da substituição das variáveis das equações de cada modelo, e a da indicação do número de passos a frente que se quer prever.

Com este estudo, pretendo fazer uma abordagem das séries temporais com o objectivo de conhecer as medidas de previsão, as estimações e os modelos probabilísticos envolvidos na análise de séries temporais.

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