séries univariantes de tempo - metodologia de Box & Jenkins

4 - O PROCESSO DE MODELAGEMOs modelos completos ARIMA (p,d,q) e sua variante sazonal SARIMA(p,d,q) x (P,D,Q), definidos no capítulo anterior, são tidos como algunsdos meios mais poderosos e úteis para representar modelos de sérieseconômicas de tempo e, conseqUentemente, para inferir previsõessobre os movimentos futuros da variável.O processo de construção de modelos proposto por Box & Jenkins está absentadoem um ciclo iterativo, composto de três estádios: identificação,estimação e checagem do diagnostico.A identificação consiste no estabelecimento da ordem i.p,d,q) — ou, nccaso sazonal, (p,d,q)x(P,D,Q) — e deve ser determinada inicialmente.Essa fase é a mais crucial, requerendo certo grau de conhecimento teóricoe experiência sobre o assunto, uma vez que a definição do tipo demodelo que se ajusta aos dados do mundo real e precária, de difícil caracterização,feita através de medidas amostrais, o que implica uma identificaçãogeralmente inexata. Ê" comum, inclusive, que a avaliação f ei tá nessaetapa sugira a viabilidade de a serie ser ajustada por mais de um modelo.O grau de acuracia, entretanto, poderá ser aumentado no decorrer dasetapas do ciclo iterativo de modelagem.Concluídas as fases de identificação da ordem e de estimação dos parâmetrosdo modelo, que fornecem as estimativas dos parâmetros auto-regressivose médias moveis, deve-se realizar um processo de checagem dodiagnostico, isto é, de verificação da acuracia do modelo estimado naetapa anterior, com o fito de avaliar quão bem o modelo matemático estaajustado aos dados da realidade. Caso se verifique que um modelo não éadequado, o ciclo será repetido.Para facilitar processos computacionais, é bastante comum trabalhar^se commais de um modelo durante o ciclo iterativo de modelagem. No final do ciclo,a etapa de checagem do diagnostico permitira avaliar a viabilidade do ajustamentopara cada um dos modelos sugeridos na fase de identificação.De outra parte, se mais de um modelo se apresenta viável, têm-se meiospara escolher aquele que melhor atende as finalidades do estudo.Assim,por exemplo, para fins de previsão, a escolha deve recair naquele queapresenta menor erro de previsão,vale dizer,menor erro quadrático médio.O processo de construção de modelos pode ser estabelecido como segue.4.1 — Modelagem de Séries Não Sazonais:Modelo ARIMA (p, d, q)t4.1.1 - A IdentificaçãoA identificação compreende um conjunto de procedimentos com o objetivode proporcionar uma idéia aproximada da estrutura do modelo. Assim, aidentificação e a etapa onde se estabelecem as características básicas