1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Gestão e Negócios (FAGEN)
3. TCC - Gestão da Informação

Tipo do documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso:	Acesso Aberto
Título:	Avaliação da Precisão dos Modelos ARIMA com e sem Transformação Estabilizadora da Variância na Previsão de Séries Temporais Anuais
Autor(es):	Silva, Rafael Guilherme Fernandes de Lima
Primeiro orientador:	Ruy, Marcelo
Resumo:	Dentre as aplicações de Análise de Séries Temporais, a previsão de valores futuros é uma das mais utilizadas, principalmente em se tratando de séries econômicas e financeiras. Nas previsões, a precisão do método utilizado é um dos fatores críticos em sua adoção. Um dos métodos clássicos e mais utilizados é o modelo Autorregressivo Integrado de Médias Móveis (ARIMA – Autoregressive Integrated Moving Average). Este método, diferentemente de alguns outros existentes, é aplicável a séries que possuem variância constante. Caso a variabilidade dos dados mude com o tempo ou dependa de seu nível, é usual aplicar à série uma transformação não linear (p. ex., logaritmo), visando a estabilização de sua variância. Do ponto de vista exclusivo das previsões alguns autores afirmam que a transformação estabilizadora da variância tem pouca influência na precisão das mesmas. Este trabalho teve como objetivo testar esta hipótese em séries temporais anuais. Para tanto, foram tomadas aleatoriamente 40 séries temporais anuais da M3 Competition e às mesmas foram ajustados modelos ARIMA com e sem transformação e a precisão de suas previsões pontuais foram calculadas. A conclusão foi que ambos os métodos têm em média o mesmo grau de precisão.
Palavras-chave:	Séries Temporais Univariadas Métodos de Previsão Modelos ARIMA Transformações Estabilizadoras da Variância
Área(s) do CNPq:	CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora:	Universidade Federal de Uberlândia
Referência:	SILVA, Rafael Guilherme Fernandes de Lima. Avaliação da Precisão dos Modelos ARIMA com e sem Transformação Estabilizadora da Variância na Previsão de Séries Temporais Anuais. 2019. 10 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Gestão da Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/25547
Data de defesa:	28-Jun-2019
Aparece nas coleções:	TCC - Gestão da Informação

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