Disciplina Curricular
Séries Temporais e Previsão STP
Licenciatura Bolonha em Matemática Aplicada - 4_LMA 2022/23
Contextos
Grupo: 4_LMA 2022/23 > 1º Ciclo > Ramos > Ramo de Estatística e Investigação Operacional > Opcionais > 100_Opção LMA-EIO (CMAT) > 2º semestre
Período:
Peso
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.
Métodos de ensino e 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.