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

More documents

Recommendations

Info

s^c; c —)c i- >C-' "*> — < Sj= p? ^mi— 3, 1 t/.< p" Pj». ^33pit— t t*J P»k€/£T) IIO- 3 O— CJ 3)CJ PIa P.i— r r~,í*— i fs C O"-H^ i i i--—4 ^C3) •- *-*^ST-X *- iy >~*'t/ 1 -n fv 3:C O *3 %r c cCC,O 3J '-f P7r-C P^ ^> x >C-l* 0c«-•»-• t/Rr r\. a.Ci ^ >C ' -:"nc c:N.' "T 3Í*-* 37 D4 -C CO P^ t^» 313 CE -^4» u?x=ui ro«-~n i *.o c d31 üt 3C• O»-. (/i 3;cr — i p-t~-< v crz »-«t/ ^ i—i C/i>•~x. r ~nr *- c_— f Xn "n•- 3:2: rrn o^ c i/ a: —ti-< oic>— n^w>- >C C _l — (c o3; X'r* P33 33r* P-.€/• IA -*4* u» i\>*- m -*u &• oP"i p" mn P~ pip* F 1 PT*) p~.p~tc c ccc cccocccO) *—-j.>D 333>»-r^mP"!3}i iooc ocooocoooo -* * c * u i; »O O OOOOOOOO O O 3C —*IV 1*1* c*r tV)C Ur r^ •f •*•c cC Üan" •-C 3?m »-
OO OO 3OOOOOOO3 3 30'-JUJ 1-iJUJOO Of--rt o ;>oí 7- OOí iA OOPJ(M fMM333 3333UJ..JUJ -J UUJ JOíIS-in*âjo-n^ >* r -'l?\•O "M O 3- r\j— trvjo a- \i-• o n ^ o -. » CM*- Of^íXMüÍT -oo^m^íoor> *- AAI >J O O > 3 •>o o ^*"*>f^ "a~yfn^-^^•-« 3> t>ooo n>**1 * 1/VT» -O f-- OO O O*-«T ui-ON-OO OÔ---«O»-3: oo o o ooo ooo oo£s:.jCJ~ZjjU.~zo(_»Oi/l -~« ^> ^-« O O O*-t J} -Oî• o o .n -» "V- AÍ -*i o r-* 3 *i. MV. MOOOÎMOO -*-+0 CNX>^^r^.co>Ofnôoo13•-^Î>OX.D30CO»0•
Page 1:
(/Jmt/)pllllllFundação de Economi
Page 4 and 5:
SUMÁRIOLISTA DE FIGURAS 5LISTA DE
Page 6 and 7:
LISTA DE FIGURASCAPÍTULO 2Figura l
Page 8 and 9:
Figura 22 — Gráfico da PAC da s
Page 10 and 11:
Quadro 13 - Relatório de saída do
Page 12 and 13:
A presente dissertação, orientada
Page 14 and 15:
14de Cournot e Walras, entre outros
Page 16 and 17:
16que as atividades de pesquisa alc
Page 18 and 19:
18funcionamento da realidade econô
Page 20 and 21:
20quatro componentes e tem-se como
Page 22 and 23:
2 - SOBRE SÉRIES TEMPORAISE PROCES
Page 24 and 25:
25onde o segundo membro dessa equa
Page 26 and 27:
A importância do conhecimento de a
Page 28 and 29:
O tipo de não estacionariedade mos
Page 30 and 31:
Essa padronização e obtida atrav
Page 32 and 33:
=t1 p1 ' t-1( 1 o1 ' ' t-2-fl-He 1
Page 34 and 35:
35l M l l l l l lFigura 3 - Correlo
Page 36 and 37:
Para retirar a sazonalidade, cria-s
Page 38 and 39:
40Nesse caso,E (X t ) = E(u+ E(a t
Page 40 and 41:
42Portanto.tSZ = ",z = . E z. = .E.
Page 42 and 43:
44Note-se que, para esse processo,
Page 44 and 45:
463.2 — Modelo Média MóvelSeja
Page 46 and 47:
48Processo Média Móvel de Primeir
Page 48 and 49:
50Y2 = E(a t - 6 1 a t _ 1 '^t^ (a
Page 50 and 51:
Conforme se viu no iteia 3,1, para
Page 52 and 53:
54Coeficiente de autocorrelação>k
Page 54 and 55:
56se k = 2, p 2 = "í^p-, + ií ) 2
Page 56 and 57:
58Portanto,5 = 'i' 1 (B) 8 (B)2 ql
Page 58 and 59:
60Para k < q, o processo misto auto
Page 60 and 61:
62Coeficientes de autocorrelação^
Page 62 and 63:
64Observe-se que, se d=0, o modelo
Page 64 and 65:
66Portanto, o modelo descrito pela
Page 66 and 67:
4 - O PROCESSO DE MODELAGEMOs model
Page 68 and 69:
71/Ml-UIAFigura 1 - Gráfico "Ampli
Page 70 and 71:
O processo de transformação da se
Page 72 and 73:
autocorrelaçao de um processo méd
Page 74 and 75:
'kkhi,.1 O O 1 2l0 2 4 j 618l l 10
Page 76 and 77:
79l 2 3 4 5l M'-''> OO 11 3 l 5 l 7
Page 78 and 79:
81Padrões de p ^ e (4 ^ para um AR
Page 80 and 81:
Na prática, porém, surge outro pr
Page 82 and 83:
Por fim, o estudo das funções de
Page 84 and 85:
Esses vetores serão $,6, e a , de
Page 86 and 87:
Um exemplo pratico permite maior cl
Page 88 and 89:
Para o calculo de S(_$,ô_), os [ a
Page 90 and 91:
para iniciar o processo que se arbi
Page 92 and 93:
95Porque os [e.t/S,wn não são exa
Page 94 and 95:
Esse processo de checagem, em geral
Page 96 and 97:
aparecem escassamente no correlogra
Page 98 and 99:
5-0 MÉTODO DE PREVISÃODE BOX & JE
Page 100 and 101:
103De maneira semelhante, pode-se o
Page 102 and 103:
105Previsão utilizando equação d
Page 104 and 105:
107ou seja,para h > 2,x t (h) = ^^(
Page 106 and 107:
109O valor de x no período t+h éx
Page 108 and 109:
1 11para h=2 ,x t (2) = E, para h >
Page 110 and 111:
Se as previsões para um, dois e tr
Page 112 and 113:
115Portanto o valor de x no tempo t
Page 114 and 115:
6.1 - Nota Introdutória6 - APLICA
Page 116 and 117:
119rie se caracteriza por apresenta
Page 118 and 119:
tricamente crescente, pode-se infer
Page 120 and 121: 123Figura 5 - Gráfico da função
Page 122 and 123: 125Quadro 2Figura 7 — Gráfico da
Page 124 and 125: 127Quadro 4Figura 8 - Gráfico da f
Page 126 and 127: 129Portanto o modelo suposto inicia
Page 128 and 129: 1 JF jR.LN i"ÍSSSÉÍ"'*?!!['"Ortu
Page 130 and 131: 133O Quadro 5 permite algumas consi
Page 132 and 133: 135T»E-EST!«»Tto «E51FWALS-- MO
Page 134 and 135: 137Quadro 6Relatório de saída do
Page 136 and 137: 1396.3 - Previsões para o Consumo
Page 138 and 139: 141A avaliação da necessidade de
Page 140 and 141: 143A Figura 16 permite observar que
Page 142 and 143: 145A ACF da serie V 2 T t (Figura 1
Page 144 and 145: '147Quadro 9Valores numéricos da A
Page 146 and 147: 149Quadro 11Valores numéricos da P
Page 148 and 149: Quadro 12151Principais informaçõe
Page 150 and 151: 1536.3.4 — PrevisõesPara essa se
Page 152 and 153: 155xx* *XXKx**xx*xx*xxxx /x ^x *xAA
Page 154 and 155: 157Figura 24 — Relatório de saí
Page 156 and 157: 160cionarem previsões bastante sat
Page 158 and 159: 162- KIRBY (1966), comparando os m
Page 160 and 161: ANEXO lManual dos Comandos Necessá
Page 162 and 163: 168cc 9-16 Number with four decimai
Page 164 and 165: 170Repeat in cc 17-24, 25-32, etc.
Page 166 and 167: 17240.12345cc 1-5Enter a zero if wi
Page 168 and 169: ANEXO 11Relatórios de Saída do Co
Page 172 and 173: .-« T-4ooooooooooo*• + 4- * *•
Page 174 and 175: BIBLIOGRAFIAAKAIKE, H. A new look a
Page 176 and 177: MAKRIDAKIS, S. & WHEELWRIGHT, S. C.
show all

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

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?