Universidade Federal do Paraná

Departamento de Estatística

Disciplina CE017: Análise das Séries Temporais

Curso: 16A – Estatística

2° semestre de 2018

 

Prof. José Luiz Padilha da Silva

 

 

1.    Objetivos

Fornecer condições para desenvolver modelos para dados indexados no tempo, assim como a possibilidade de saber reconhecer a melhor classe alternativa de modelos para os dados em estudo.

 

2.   Ementa

Introdução. Definição. Movimentos Característicos. Regularização das Séries Temporais. Métodos de Ajustamento. Desestacionalização dos Dados. Avaliação das Variações Irregulares ou Aleatórias. Comparabilidade dos Dados. Previsões Intervalo de Confiança.

 

3.   Programa

1.     Processos Estocásticos e Séries Temporais

1.1 – Conceitos importantes em séries temporais.

1.2 – Objetivos da análise de séries temporais.

1.3 – Classificação das séries temporais.

1.4 – Processo estocástico e processo estocástico estacionário.

1.5 – Estatísticas conjuntas de processos estocásticos.

2.    Componentes de Uma Série Temporal

2.1 – Tendência.

2.2 – Sazonalidade.

2.3 – Cíclica e componentes aleatórias.

2.4 – Modelos de decomposição: aditivo e multiplicativo.

2.5 – Estacionariedade e transformação de dados.

2.6 – Aplicações com séries reais.

3.    Modelos de Amortecimento

3.1 – Modelo para séries constantes: médias móveis simples e suavização exponencial simples.

3.2 – Modelo para séries com tendência linear e quadrática: suavização exponencial simples e dupla, modelos de Holt, Modelos de Brown.

3.3 – Modelo para séries com sazonalidade: suavização exponencial de Holt-Winters.

4.    Modelos Univariados de Box e Jenkins

4.1 – Definições importantes: estacionariedade,  função de autocorrelação, função de autocorrelação parcial.

4.2 – Modelos lineares estacionários da classe geral (ARMA).

4.3 – Modelos não estacionários da classe geral (ARIMA).

4.4 – Identificação de Modelos ARIMA.

4.5 – Estimação de Parâmetros.

4.6 – Testes diagnósticos.

4.7 – Previsão com modelos ARIMA.

5.    Modelos de Sazonalidade

5.1 – Modelos SARIMA.

5.2 – Identificação.

5.3 – Estimação.

5.4 – Critérios de seleção de modelos.

5.5 – Previsão.

          6. Tópicos Adicionais

 

4.   Procedimentos Didáticos

Aulas expositivas com uso de quadro negro e/ou outros recursos didáticos; resolução de listas de exercícios.

 

5.   Horário e Local

Segunda,  19:00 – 20:30, sala LABEST A

Quarta, 20:45 – 22:15, sala LABEST A

 

6.   Critérios de Avaliação

·       Prova 1 (30 pontos):  12/09

·       Prova 2 (30 pontos):  28/11

·       Segunda chamada: 03/12

·       Trabalho + Seminários (40 pontos):  14/11, 19/11 e 21/11. Apresentação em dupla de um artigo científico com tema relacionado ao conteúdo visto em sala. O tempo de apresentação será de  aproximadamente 15 minutos por dupla. Definir o artigo e as duplas até o dia 31/10. Para aqueles que não apresentarem a definição dos grupos e artigo até o dia 31/10, o trabalho será avaliado em no máximo 30 pontos.  A data das apresentações será definida por sorteio.

o   Grupos e temas.

o   O Trabalho consiste em um relatório de cerca de 3-4 páginas sobre o artigo apresentado. No relatório o grupo deve explicitar o problema adotado, os métodos usados/comparados, as principais conclusões obtidos, e realizar uma análise crítica do trabalho.

·       Exame Final: 10/12 (prova com todo o conteúdo da disciplina)

·       Notas (atualizado 15/12)

 

7.   Arquivos das Aulas

Histórico e material das aulas ministradas

 

8.  Listas de Exercícios

Listas

 

 

9.   Bibliografia

1.     BOX, G. E. P.; JENKINS, G. M.; REINSEL, G. C.; LJUNG, G. M. Times Series Analysis: Forecasting and Control. 5. ed. John Wiley & Sons. 2016.

2.    HYNDMAN, R. J.; ATHANASOPOULOS, G. Forecasting: principles and practice. Melbourne: OTexts. 2013. http://otexts.org/fpp/.

3.    MORETTIN, P. A.; TOLOI, C. M. Séries temporais. Blucher. 2006.

4.    COWPERTWAIT, P. S.P.; METCALFE, A. V. Introductory Time Series with R. Springer. 2009.

5.    SHUMWAY, R. H.; STOFFER, D. S. Time Series Analysis and Its Applications: With R Examples. Springer. 2010.

6.    EHLERS, R.S. (2009) Análise de Séries Temporais, http://conteudo.icmc.usp.br/pessoas/ehlers/stemp/stemp.pdf.