MAE 0325 – Séries Temporais – 2º semestre/2023

Terças às 8:00 e Quintas às 10h na sala B139.

Júpiter USP: Ementa

Programa

· Conceitos Básicos

· Tendência e Sazonalidade e Métodos de Suavização

· Modelos ARIMA e SARIMA

· Outros tópicos

A avaliação será com 2 provas (40% cada prova) e listas (20%) para entregar em Grupo!

Prova 1 – 31/out

Prova 2 –

Listas em grupo entregues no papel

Lista 1 para 19/set

Lista 2 para 23/nov

Aulas

O que ver em séries temporais? - Davi Chaves

Regressão (Wooldridge)

Processos Estocásticos

Tendência e Sazonalidade

Modelos ARIMA

Previsão com modelos ARIMA

Espaço de Estados

Mudanças de Regime

Dados

Temperatura mínima e Precipitação – Mirante de Santana - Inmet

Ibovespa - Yahoo finance

Economia – Brasil – site IPEADATA

Cimento

Dados do livro Shumway e Stoffer (2006) : Oil e Gas 

Salários

Temperatura e Sal

Venda de de automóveis nacionais

PIB e programa

Programas

Programa em R para dados da Johnson & Johnson

Métodos de suavização

Simulação de modelo ARIMA

Ajuste AR2 – Recruitment Shumway and Stoffer

Ajuste de modelo ARIMA

Ajuste de modelo SARIMA

GARCH

Periodograma não suavizado – modelo com seno e cosseno

Análise Espectral

Salários

Programa para análise de séries temporais desenvolvido pelo Renato Tadashi Izawa

Referências

Morettin, P. A. e Toloi, C. M. C. (2006). Análise de Séries Temporais. São Paulo: Edgar Blücher.

Shumway R. H. e Stoffer, D. S. (2006). Time series analysis and its applications with R examples. New York: Springer.

Hamilton, J. D. (1994). Time series analysis. Princeton University Press.

Cleveland, W. S. (1979) Robust locally weighted regression and smoothing scatterplots. J. American Statistical Association 74, 829–836.

Cleveland, W. S. (1981) LOWESS: A program for smoothing scatterplots by robust locally weighted regression. The American Statistician 35, 54.

Correlações espúrias!

Simulações com lowess

Cleveland et al. (1999). STL: A Seasonal Trend Decomposition Procedure based on Loess. Journal of Official Statistics. 6(1). 3-73.

Figueiredo, F. M. R e Staub, R. (2001). Algumas Considerações sobre a Sazonalidade no IPCA. Trabalhos para discussão do Banco Central do Brasil. n. 31.

Tsay, R. S. (2010). Analysis of financial time series. 3^rd ed. Wiley.

Interessante as notas de aula que achei no site http://www.iew.uzh.ch/study/courses/index.php?id=344

Hyndman slides: Forecasting, Livro sobre previsão.

Farnsworth, G V (2008) Econometrics in R.

Heterocedasticidade e Autocorrelação. Zelleis, A. (2004). Econometric Computing with HC and HAC Covariance Matrix Estimators. Journal of Statistical Software, 11(10), 1-17.

https://www.r-bloggers.com/unit-root-tests/