Plano de Estudos

Séries Temporais e Previsão STP

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

Aquisição de conhecimentos fundamentais sobre modelos para observações dependentes no tempo, bem como sobre as ferramentas para identificar e estimar tais modelos e saber utilizá-los para efetuar previsões.

Programa

Conceito de série temporal. Tendência e sazonalidade. Modelo de decomposição clássico. Estimação da tendência e da sazonalidade. Séries temporais estacionárias. Estimação da média. Estimação das funções de autocovariância, autocorrelação e autocorrelação parcial. Modelos lineares de Séries Temporais: modelos autoregressivos, modelos de médias móveis, modelos autoregressivos de médias móveis. Modelos Não Estacionários de Séries Temporais. Transformações para estabilizar a variância. Diferenciação. Modelos ARIMA. Modelos SARIMA. Modelação de Séries Temporais: Identificação do modelo; Estimação dos parâmetros em modelos ARMA; Avaliação da qualidade do ajustamento. Previsão em modelos ARIMA: Erro de previsão e intervalos de confiança para previsões. Previsão com algoritmo de Holt-Winters.

Método de Avaliação

Exposição da matéria, resolução de exercícios teórico-práticos e utilização de package estatístico para modelação de séries temporais. Trabalho de modelação de série temporal e exame final.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• Introduction to Time Series and Forecasting: Brockwell, P.J. & Davis, R.A. 2016 Springer

Secundária

• Time Series Analysis and Its Applications: Shumway, R.H. & Stoffer, D.S. 2006 Springer
• Time Series Analysis: Wei, W.S. 1990 Addison-Wesley

Disciplinas de Execução

2026/2027 - 2 Semestre