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

More documents

Recommendations

Info

56se k = 2, p 2 = "í^p-, + ií ) 2P == «K + *T =se k > 2, p k = * 1 p k _ 1 + ^p k _ 2 .tem-se que sua covariân-Em geral, para um processo AR(p) estacionãrio,cia vale\ - *iVi + Vk-2 + ••• + Vk- P > k > 0 >e seu coeficiente de autocorrelaçao valep k = V k -l + *2 p k-2 + '•• Vk- P 'k > °onde os parâmetros 4"-,, §2 > •••» * podem ser obtidos através das chamadasequações de Yule-Walker. Ou seja, se pj, P£, P3 ..... p são conhecidos(e, em geral, o são através da função amostrai de autocorrelaçao),então o conjunto de equações p. , para k = l, 2, 3, . . . , p:KP 2 = Vi + *2 P op p = *l p p-l + *2 p p-2 + ••' + *p p o'chamadas equações de Yule-Walker, pode oferecer os valores dos parâmetrosatravés da resolução simultânea do sistema.e multiplicar ambos os membros por x , e utilizar o operador expectância:E(a t ' x t-k>T kbasta dividir a equação acima por T para se obter o coeficiente de autocorrelaçao p. ;
57Sinteticamente, podem-se expressar as equações do Yule-Walker porp p-l p p-2p p-3 '•• p oe a solução do sistema e dada, conseqUentementê, por3.4 — Modelo Auto-Regressivo — Média MóvelSeja um processo estocastico estacionario. Se o processo apresenta característicasque não permitem sua descrição através de uma parametrizaçaoparcimoniosa de um processo puramente auto-regressivo ou puramentemedia movei, pelo fato de seu comportamento incluir característicasde ambos os tipos de processos, então, considerando um modelo misto,obtido pela agregação desses dois processos, auto-regressivo e mediamovei, tem-se;nt-1+ 6 + a_ - 6-, a_ nt L t- 13 a (3.8)q t-qou V x ~ a.P t-p t3 aq t-q
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 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 170 and 171:
s^c; c —)c i- >C-' "*> — < Sj=
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?