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Bacharelado em Estatística – 2011.3 Disciplina: Análise e Previsão de Séries Temporais I Professor: Henrique S. Hippert Aula 18b – Identificação de modelos ARMA Na metodologia desenvolvida por Box & Jenkins, a identificação de modelos ARIMA (isto é, a escolha do modelo a ser usado, para uma série dada) é feita a partir da comparação entre as FAC e FACP empíricas da série com as FACs e FACPs teóricas dos diversos modelos. O modelo escolhido será aquele cujo comportamento da FAC e FACP mais se assemelhem ao observado na série; isto é, o modelo mais capaz de descrever a estrutura de correlação observada na série. iremos escolher para a série o modelo A comparação entre FACs e FACPs é feita visualmente, através dos correlogramas - gráficos de barras, onde cada barra representa um valor de autocorrelação ρk (para a FAC) ou um valor de φkk (para a FACP). O eixo horizontal mostra o defasamento k, o eixo vertical mostra as autocorrelações. Padrões teóricos de FAC e FACP para modelos ARMA FAC FACP AR(1) Barras decaem exponencialmente barras positivas se φ1 > 0 barras de sinais alternados se φ1 < 0 Apenas uma barra, em k=1 positiva se φ1 > 0 negativa se φ1 < 0 AR(p) Barras decaem exponencialmente ou em forma de senóide amortecida Há p barras, de k=1 a k=p MA(1) Apenas uma barra, em k=1 positiva se θ1 < 0 negativa se θ1 > 0 Barras decaem exponencialmente barras negativas se θ1 > 0 barras de sinais alternados se θ1 < 0 MA(q) Há q barras, de k=1 a k=q Barras decaem exponencialmente ou em forma de senóide amortecida ARMA(p,q) Sequência infinita de barras, dominada por exponenciais ou senóides amortecidas, para k>p-q Sequência infinita de barras, dominada por exponenciais ou senóides amortecidas, para k>p-q A relação entre as FAC e FACP de modelos AR e MA pode ser entendida se lembrarmos que um modelo é a forma inversa do outro: FAC: no MA(q), há apenas q valores não-nulos; no AR(p) = MA(∞), há infinitos valores não-nulos; FACP: no AR(p), há apenas p valores não-nulos; no MA(q) = AR(∞), há infinitos valores não-nulos.
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