Overview

Ementa:

Séries econômicas temporais com RStudio: principais conceitos. Decomposição de séries temporais: sazonalidade, tendência e ciclo. Avaliação de modelos pelo forecast. Modelos de decomposição: Holt-Winters e ETS-State space de Hyndman. Modelos ARIMA/SARIMA. Modelo Census X13 ARIMA SEATS. Theta Model. Modelos temporais heterocedásticos - família ARCH-GARCH. Modelos temporais multivariados: VARIMA, VEC, causalidade de Granger, ARCH multivariado. Modelos temporais combinados/híbridos.

Objetivo:

Capacitar o estudante a realizar aplicações com séries temporais, previsões futuras e decomposição da sazonalidade, tendência e ciclos em séries econômicas/financeiras. Modelagem multivariada de fenômenos econômicos temporais.

Programa:

1. INTRODUÇÃO:
   1.1 Histórico, evolução do pensamento em séries temporais; O uso de séries monetárias e temporais, deflacionamento;
   1.2 Violação dos pressupostos básicos do modelo de regressão: multicolinearidade, heterocedasticidade, correlação serial; Detecção -testes e correção. Uso de variáveis binárias (DUMMY) e defasadas - operador lag e operador diferença.

2. Componentes de séries temporais: sazonalidade, tendência e ciclo. Modelos de decomposição, HW e ETS

3. Modelos SARIMA - autoregressivo e média móvel integrado sazonal

4. Modelos X13ARIMA-SEATS

5. Modelos Theta

6. Combinações de forecasts

7. Modelos temporais multivariados: VARIMA, VEC, causalidade de Granger

8. Modelos temporais heterocedasticos - família ARCH-GARCH