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

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71/Ml-UIAFigura 1 - Gráfico "Amplitude x Média" para alguns valores possíveis de AA função de autocorrelaçao, inicialmente, informara se o processo geradoré ou não estacionário. Para tanto, deve-se lembrar a característicadessa função em uma serie estacionaria, a qual, conforme expostono Capítulo 2, deve aproximar-se rapidamente de zero quando "k" cresce.Se os coeficientes de autocorrelaçao possuírem valores grandes etiverem uma diminuição lenta, enquanto "k" cresce, indicam que a sériee não estacionaria.Esse fato pode ser comprovado a partir da equação (3.11), onde a funçãode autocorrelaçao de um modelo ARMA estacionário satisfaz a equação(B)P, K = O, k>q. Seja c|)(B) = (1-G,B) (1-G B) ... (1-G B). Entãoasolu-L l. pçao para os coeficientes de autocorrelaçao, supondo raízes distintas,k k ke dada por p, = A n G, - A 0 G 0 - .... - A G , k>q-p. Se o modelo é t-skl l 22 P Ptacionario, G.0, pequeno, então, como G. = (1-A) = 1-kA , ten;--se que p =A.(l-kA), fato que indica um declínio lento e linear paraízero da função de autocorrelaçao 3 . Nesse caso, se a queda demorada ocorrede forma regular e contínua, conforme Figura 2, a série I não sazonal ; sea queda demorada ocorre de forma descontínua, apresentando picos regularespelo período "s" de sazonalidade (Figura 3), ou em um padrão cíclico, com períodoigual a"s" (Figura 4),a serie e sazonal de ordem "s".
72Figura 2 — Correlograma de um processo não estacionário não sazonalO s 2s 3s 4sFigura 3 — Correlograma de um processo não esí acionário sazonal2sFigura 4 — Correlograma de um processo não estacionário sazonal
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BIBLIOGRAFIAAKAIKE, H. A new look a
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MAKRIDAKIS, S. & WHEELWRIGHT, S. C.
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