GUSTAVO MODENESI MODELO DE PREVISÃO DE ... - PRO - USP

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complexidade e ao fato de não se aplicar ao problema sendo estudado neste Trabalho de
Formatura, o mesmo não será mais detalhado neste relatório.
6.3.1.2.6 Auto-regressão
Auto-regressão é um método de previsão quantitativa baseado em séries temporais
que segue o seguinte formato:
Equação 24: Forma geral da auto-regressão
Y n = f ( Yn
-1;
Yn
- 2;
Yn
- 3....
)
Ou seja, a previsão do comportamento futuro será uma função dos resultados passados
desta mesma série.
Escrevendo a forma da auto-regressão mais detalhadamente para o caso linear, tem-se:
Equação 25: Forma linear da auto-regressão
Yn = a + b1
× Yn
-1
+ b2
× Yn
-2
+ b3
× Yn
-3
A auto-regressão também apresenta o indicador R 2 (no caso de auto-regressões de
primeira ordem) ou R 2 -ajustado (no caso de auto-regressões de maior ordem), os quais
indicam a qualidade da auto-regressão realizada. Além disso, a auto-regressão também possui
as mesmas hipóteses da regressão sobre normalidade dos resíduos.
6.3.1.2.7 Modelos ARIMA
Modelos ARIMA são um conjunto de modelos de previsão qualitativos baseados em
séries temporais, cujo nome é uma sigla que significa Autoregressive/Integrated/Moving
Average. Ou seja, são modelos baseados em auto-regressões e/ou diferenciações (integrated)
e/ou médias móveis.
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