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séries univariantes de tempo - metodologia de Box & Jenkins

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suas concepções básicas estavam corretas. Concordavam, entretanto, queseus mo<strong>de</strong>los agregativos não atendiam satisfatoriamente às finalida<strong>de</strong>s(FOX, 1968) .A partir do final da década <strong>de</strong> cinqllenta, o <strong>de</strong>senvolvimento da tecnologia<strong>de</strong> computação eletrônica permitiu aos economistas, interessadosna <strong>de</strong>scrição quantitativa do mundo dos negócios, intenso intercâmbio <strong>de</strong>idéias, tecnologias e conhecimento <strong>de</strong> fatores institucionais do funcionamentoda ativida<strong>de</strong> econômica com pesquisadores <strong>de</strong> outras áreas do conhecimentocientifico. Alem do maior numero <strong>de</strong> informações numéricasdisponíveis e do maior entendimento da teoria estatística, que estimulamo <strong>de</strong>senvolvimento <strong>de</strong> novas técnicas quantitativas, a Economia Matemáticaadquire expressivo avanço, tendo em vista sua maior integraçãocom os <strong>de</strong>mais campos da. ciência.Dentre os muitos exemplos <strong>de</strong> novos métodos quantitativos criados recentementepara simular a realida<strong>de</strong> e fazer previsões sobre o futuro,<strong>de</strong>staca-se a <strong>metodologia</strong> que os professores George E. P. <strong>Box</strong> e GwilymM. <strong>Jenkins</strong> <strong>de</strong>senvolveram para analisar o comportamento <strong>de</strong> variáveisatravés <strong>de</strong> séries <strong>de</strong> <strong>tempo</strong>.Essa <strong>metodologia</strong> foi <strong>de</strong>senvolvida no <strong>de</strong>correr dos anos sessenta e divulgadano ano <strong>de</strong> 1970, na obra intitulada "Time series analysis: Forecastingand control" (BOX & JENKINS, 1976).O fundamento do trabalho elaborado por esses dois autores está assentadona possibilida<strong>de</strong> <strong>de</strong> obtenção <strong>de</strong> alguns mo<strong>de</strong>los lineares que seapresentam potencialmente capazes <strong>de</strong> <strong>de</strong>screver, com relativa precisãoe <strong>de</strong> forma parcimoniosa, o comportamento do processo estocastico gerador^daserie <strong>tempo</strong>ral em analise, proporcionando, por conseguinte, previsõesacuradas <strong>de</strong> valores futuros.O objeto <strong>de</strong>ste trabalho <strong>de</strong> dissertação para a obtenção do grau <strong>de</strong> Mestreem Ciências Econômicas e uma analise da <strong>metodologia</strong> <strong>de</strong>senvolvida por<strong>Box</strong> & <strong>Jenkins</strong> e sua aplicação a dados da realida<strong>de</strong> econômica do RioGran<strong>de</strong> do Sul.A importância <strong>de</strong>sse tipo <strong>de</strong> estudo resi<strong>de</strong> na divulgação <strong>de</strong> uma <strong>metodologia</strong>que tem-se mostrado extremamente potente para a "mo<strong>de</strong>lizaçao" <strong>de</strong>variáveis dinâmicas. O estudo visa a apresentar a <strong>metodologia</strong> <strong>de</strong> formaacessível e capaz <strong>de</strong> proporcionar condições <strong>de</strong> operacionalizaçao <strong>de</strong>sseinstrumento estatístico relativamente complexo e, portanto, <strong>de</strong> difícilacesso aos economistas pouco habilitados a um tratamento estatísticomais sofisticado dos dados da realida<strong>de</strong> econômica.17l .2 — A Importância das Séries Econômicas <strong>de</strong> TempoA Econometria é o ramo da Ciência Econômica que, através da analise estatísticada realida<strong>de</strong>, busca estabelecer proposições econômicas, <strong>de</strong>caráter quantitativo, que possibilitam não só compreen<strong>de</strong>r e analisar ocomportamento das variáveis sob uma <strong>de</strong>terminada base econômica teórica,como também permitem a previsão <strong>de</strong> seus comportamentos futuros.O método econométrico utiliza-se <strong>de</strong> procedimentos estatístico-matemãticos,com os quais proporciona ao economista condições <strong>de</strong> abstrair o

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