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séries univariantes de tempo - metodologia de Box & Jenkins

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=t1 p1 ' t-1( 1 o1 ' ' t-2-fl-He 1 = t->o '1v v1 oLCJ -, P . r, 1on<strong>de</strong> II = v lit o tSeja L t uma função linear <strong>de</strong> x. e seus valores <strong>de</strong>fasados, ou seja:L =ax +ax +...+axt l t 2 t-1 n t-n+1Como X,, e estacionar io, Cov(X.,X.) =y. ., então a variancia <strong>de</strong> LL i j i-j teVar(L t ) = Z a.a. i-ii Je, se a. e a. não são todos zeros, por (2.5) e (2.2) tem-se que:Var(L ) > 0.Vale dizer que, para um processo estacionario, a matriz <strong>de</strong> autocovarianciae a <strong>de</strong> autocorrelaçao se apresentam positivamente <strong>de</strong>finidas,com <strong>de</strong>terminante e todos os menores principais positivos.Conseqüentemente, as restrições aos valores dos coeficientes <strong>de</strong> autccorrelaçaopo<strong>de</strong>m ser assim obtidas, se o número <strong>de</strong> observações da sériefor:t = 2 , <strong>de</strong>t > O --> l - v 2 . > O -l •< ,t = 3, <strong>de</strong>t •0; <strong>de</strong>t •- O<strong>de</strong>ti

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