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séries univariantes de tempo - metodologia de Box & Jenkins

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115Portanto o valor <strong>de</strong> x no <strong>tempo</strong> t+h valeOa t+h-13 ,e a previsão x (h) e dada pela expectancia condicionalx r (h) = E(x t+h /M) -H- 60E (aon<strong>de</strong> a condição "M" são os valores realmente observados da variávelX: x, x, ...5.6 — Previsão com Dados TransformadosConforme foi visto no processo <strong>de</strong> mo<strong>de</strong>lagem <strong>de</strong> séries não estacionárias,quando a magnitu<strong>de</strong> das flutuações da variável X não se mantém constanteno <strong>de</strong>correr dos períodos <strong>de</strong> <strong>tempo</strong>, <strong>Box</strong> & <strong>Jenkins</strong> indicam a conveniência<strong>de</strong> se fazer alguma transformação <strong>de</strong> variável do tipo Y =f(X ),com o fito <strong>de</strong> tornar suas flutuações mais homogêneas .Nesse caso, a previsãogerada pelo mo<strong>de</strong>lo ARIMA transformado propicia estimativas <strong>de</strong> futurosvalores transformados y (h) .Para obter a previsão <strong>de</strong> x (h) em função <strong>de</strong> y (h), <strong>de</strong>ve-se salientarque essa po<strong>de</strong> não ser simplesmentex t (h) = fno caso <strong>de</strong> "f" admitir inversa.Para séries econômicas, por exemplo, a transformação geralmente viávelé do tipo logarítmica natural, tal que Y = In X , on<strong>de</strong> X é a variávelrealmente observada. Para obter a previsão <strong>de</strong> x (h) em função <strong>de</strong> y (h),<strong>de</strong>ve-se ressaltar que essa não é necessariamente x (h) = expy (h) , umavez que a convexida<strong>de</strong> da função exponencial implica que, se a serie Yé normal,E(exp x t+h /x t , x t _ lt ...) ji exp

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