Análise de Séries Temporais

Conteúdo Programático

1. Introdução
   1. Definição, finalidade e aplicabilidade da série temporal.
   2. Componentes da série temporal.
   3. Técnicas descritivas simples
   4. Análises gráficas
   5. Medidas descritivas
2. Processos Estocásticos
   1. Conceitos gerais
   2. Processos Estacionários.
   3. Definição de estacionariedade
   4. Condições de estacionariedade
   5. Função de autocovariância e autocorrelação.
   6. Estimação da função autocovariância e autocorrelação
   7. Correlograma
   8. Teste de estacionariedade com base no correlograma
   9. Processos Gaussianos (Normais).
3. Tendência
   1. Tendência polinomial.
   2. Suavização e diferenças finitas.
   3. Testes para tendência.
4. Variações Estacionais
   1. Sazonalidade determinística.
   2. Sazonalidade estocástica.
   3. Testes de sazonalidade.
   4. Eliminação das variações estacionais.
5. Suavização Exponencial
   1. Médias móveis simples
   2. Suavização exponencial simples
   3. Suavização exponencial de Holt
   4. Suavização sazonal de Holt-Winters.
   5. Previsão
6. Modelos Probabilísticos
   1. Modelos AR, MA, ARMA e ARIMA e, Modelos Sazonais.
   2. Condições de estacionariedade e inversibilidade dos modelos
   3. Função de autocorrelação amostral dos modelos
   4. Função de autocorrelação parcial dos modelos
   5. Procedimentos de identificação do modelo
   6. Estimação dos modelos
   7. Diagnósticos de verificação dos modelos
   8. Análise dos resíduos
   9. Teste sobre os resíduos
   10. Previsão.

Notas de sala de aula - versão pré-aula

Em breve.

Notas de sala de aula - fotos da lousa

Em breve.

Avaliações

Primeira Prova

Em breve.

Segunda Prova

Em breve.

Referência

Séries Temporais

• Applied Time Series Analysis and Forecasting with Python
• Time Series Forecasting in Python
• Forecasting: Principles and Practice, the Pythonic Way
• Introduction to Time Series and Forecasting
• Introductory Time Series with R

Python

• Python for Data Analysis
• Master the Fundamentals of Python - youtube playlist

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