sÃ©ries univariantes de tempo - metodologia de Box & Jenkins

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149Quadro 11Valores numéricos da PACF para as series T e '."Tp ARTiAL AOTGLQrtrtELAT^ONjJATA - IOtnT.FICAC«0 CQ,,buMÜ E,
150De outra parte, deve ser salientado que, conforme se pode verificar noprocesso de construção do modelo para a serie de índice de Preços aoConsumidor, o processo iterativo de aproximação sucessiva de Marquardtapresenta convergência bastante rápida para as estimativas eficientesdos parâmetros. Por essa razão, não se considera necessário calcularboas estimativas iniciais para os parâmetros dos modelos supostos, bastandoindicar valores aleatórios, dentro das respectivas regiões de admissibilidade, para alimentar a rotina "Estimação".Da mesma^forma, a avaliação preliminar da existência do parâmetro 6 0também não será feita. A análise dos modelos supostos será efetuadaconsiderando a existência do termo constante. Posteriormente, atravésdo teste^de significancia deste parâmetro, decidir-se-a pela conveniênciaou não da manutenção de 6 0 nos modelos supostos.6.3.2 — A Etapa da EstimaçãoO Quadro 12 expõe o resumo das principais informações estatísticas proporcionadaspelos sumários dos relatórios de saída do computador paraa etapa da estimação.Por esse quadro pode-se concluir que:- dos três primeiros modelos apresentados nesse quadro, o terceiro, SA-RIMA (0,1,1) x (I,0,l)i2) é o que possui menor variância residual 14 .Seus parâmetros são significativos, exceto o termo constante. Ao estimaro modelo sem 6 0 , obtém-se o quarto modelo;- o quarto modelo apresenta todos os parâmetros significativos, comvarianciaresidual levemente superior ao terceiro, permitindo supor queseja, ate o momento, o melhor;- ao incluir 82 nos modelos três e quatro, obtém-se os"- modelos SARIMA(0,1,2) x (I,0,l)i2 com e sem 8 o> 1 ue apresentam variância residualsuperior ã do quarto modelo;- se, ao invés de acrescentar 82, for incluído um parâmetro auto-regressivona componente não sazonal, obtém-se o sétimo modelo, SARIMA(1,1,1) x (1,0,1)12- Esse apresenta i e 6 0 não significativos, alemde maior variância residual do que aquele;- eliminando (j)-^, volta-se novamente ao terceiro modelo. Eliminando 6^,tem-se o oitavo modelo, SARIMA C l, 1,0) x (l,0,1) 12- E sse também apresentamaior variância residual que o quarto modelo.Portanto a escolha do modelo mais adequado ã série observada recai noquarto modelo, SARIMA (0,1,1) x (1,0,1) 12 . sem o termo constante:(1-0,94055 B 12 ) Vln Z t = (1-0,57944 B)(l-0,63588 B 12 )a t .14 A escolha do critério da variância residual mínima, aqui utilizado, prcnde-se às mesmas justificativas expostas paraa escolha do modelo da série anterior.
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