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

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autocorrelaçao de um processo média móvel tende a imitar o comportamentoda função de autocorrelaçao parcial de um processo auto-regressivo.Assim,a função de autocorrelaçao parcial de um processo auto-regressivode ordem "p" tem memória de "p" períodos, enquanto sua função de autocorrelaçaotem memória infinita. De forma inversa, para um processomédia móvel de ordem "q", a fungao de autocorrelagao parcial tem memóriainfinita, enquanto sua função de autocorrelaçao tem memória de ' qperíodos. Se ambas as funções, autocorrelaçaoe autocorrelaçao parcial,apresentam memória infinita, possivelmente um processo misto seja o maisconveniente para descrever a série temporal.No Quadro l, estão sintetizadas as principais propriedades das funçõesde autocorrelaçao e autocorrelaçao parcial, para a identificação dosprocessos auto-regressivo, média móvel e misto (auto-regressivo-médiamóvel), pcxia as ordens comumente encontradas na prática. Nas páginassubseqüentes, apresentam-se os gráficos dos padrões comportamentaisdessas funções.75Quadro lComportamento das funções de autocorrelaçao e autocorrelaçao parcial para o processo ARIMA (p,d,q)de ordens mais comumente encontradas na pr.ttícaDISCRIMINAÇÃO(2,d,0) (O,d,2} (l,d,l)ial e senoidal da primtiíra defatecida
76Padrões de p, e KKKpara um AR(1)Autocorrelaçoes: p. = $KAutocorrelaçoes parciais:~ 2 ' P ° ÍS f 221p l1p lp lP 2p l1P 2 - PJ $1 - 2T " 1 ~ $1 - PJ= O,0 > Oó > O0 2 4 6 8O 10 < O< oJLPadrões de p k e 0 ^ para um AR(2)Autocorrelaçoes: p fcp + 1)1.-, P,_ 2 .Autocorrelaçoes parciais:f lP 2 - P x-''l
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BIBLIOGRAFIAAKAIKE, H. A new look a
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MAKRIDAKIS, S. & WHEELWRIGHT, S. C.
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