1 JF jR.LN i"ÍSSSÉÍ"'*?!!['"Ortucn V-i-uE LOntH i. T I T ^cr(WL I »» I T
Principais informações estatísticas dos mo<strong>de</strong>los supostos para a série índice <strong>de</strong> PreçosDISCRIMINAÇÃOESTIMATIVAS DOSPARÂMETROS (1)NUMERO DE ITE- NÚMERO DEDESVIO PADRÃO DOS 2 n m SAÇÕES A PARTIR ITERAÇÕESESTIMADORES °a " DAS ESTIMATIVAS A PARTIRINTCTAIS DE ZEROARIMA(1,2,0) sem 9O.f{ =-0,3U632 (S)DP (L) =0,108301 0,00032103 25,129 22ARIMA(0,2,1) sem 6OQI = 0,79113 (S)UP (9 x) =0,0697 0,00026259 21,338 55ARIMA(1,2,1J sem 9QÍL = 0,243586 = 0,85552 (S)DP(9 )=0, 07521*ARIMA(2,2,0) sem 0Q*1 =-0,38239 (S)4>2 =-0,24489 (S)DP(4> )=0, 11088DP((ji2)=0, 109322ARIMA(1,2,0) com GO, =-0,32118 (S)00 = 0,00028055DP(4>1)-0, 1082142 Q 00036777 25 357DP(00)=0, 00215153ARIMA(0,2,1) com 6QQI = 0,83557 (S)90 = 0,00034417DP(ei)^0,0634948 0>00028753 ^^DP(60)=0, 00030827ARIMA(1,2,1) com 6Q$l = 0,25165QI - 0,91993 (S)DP(sj> )=0, 1264285DP (8 t) =0,0475102 0,00028984 12,611190 = 0,00031330DP(0Q)=0, 0001797ARIMA(2,2,0) com 6O =-0,51789 (S)2 =-0,42455 (S)DPUp-0,1038520DP ($2) =0,1 098061 0,00031665 24,215480 = 0,00054322DP(eo)=Q, 0020438ARIMA(0,2,2) com OQ9 = 0,77134 (S)Q2 = 0,17711DP(6)=0, 0927142DP (6 2) =0,14 01 326 0,00028655 14,323700 = 0,00033700DP(00)=0, 0003741ARIMA(0,2,2) sem QQPL = 0,60013 (S)Ü2 = 0,20872DP(S I }=o, 11301DP(92)=0(113194
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SUMÁRIOLISTA DE FIGURAS 5LISTA DE
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Quadro 13 - Relatório de saída do
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A importância do conhecimento de a
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O tipo de não estacionariedade mos
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Essa padronização e obtida atrav
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=t1 p1 ' t-1( 1 o1 ' ' t-2-fl-He 1
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35l M l l l l l lFigura 3 - Correlo
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Para retirar a sazonalidade, cria-s
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40Nesse caso,E (X t ) = E(u+ E(a t
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42Portanto.tSZ = ",z = . E z. = .E.
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50Y2 = E(a t - 6 1 a t _ 1 '^t^ (a
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Conforme se viu no iteia 3,1, para
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54Coeficiente de autocorrelação>k
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71/Ml-UIAFigura 1 - Gráfico "Ampli
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O processo de transformação da se
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autocorrelaçao de um processo méd
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'kkhi,.1 O O 1 2l0 2 4 j 618l l 10
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79l 2 3 4 5l M'-''> OO 11 3 l 5 l 7
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