Conte´ udo 5.4 5.5
iii
Termo constante no modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 Problemas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
6 Identifica¸ c˜ ao de Modelos ARIMA 6.1 Introdu¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2 Procedimento de identifica¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . 6.3 Exemplos de identifica¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . 6.4 Formas alternativas de identifica¸c˜ao . . . . . . . . . . 6.4.1 M´etodos baseados em uma fun¸c˜ao penalizadora 6.4.2 Outros m´etodos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.5 Estimativas preliminares . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.6 Problemas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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7 Estima¸ c˜ ao de Modelos ARIMA 7.1 Introdu¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2 M´etodo dos momentos . . . . . . . . . . 7.3 M´etodo de m´axima verossimilhan¸ca . . 7.3.1 Procedimento condicional . . . . 7.3.2 Procedimento n˜ ao-condicional . . 7.3.3 Fun¸c˜ao de verossimilhan¸ca exata 7.4 Estima¸c˜ao n˜ ao-linear . . . . . . . . . . . 7.5 Variˆ ancias dos estimadores . . . . . . . . 7.6 Aplica¸c˜oes . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.7 Resultados adicionais . . . . . . . . . . . 7.8 Problemas . . . . . . . . . . . . . . . . .
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8 Diagn´ ostico de Modelos ARIMA 8.1 Introdu¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2 Testes de adequa¸c˜ao do modelo . . . . . . 8.2.1 Teste de autocorrela¸c˜ao residual . 8.2.2 Teste de Box-Pierce . . . . . . . . 8.2.3 Teste da autocorrela¸c˜ao cruzada . 8.2.4 Teste do periodograma acumulado 8.3 Uso dos res´ıduos para modificar o modelo 8.4 Aplica¸c˜oes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.5 Problemas . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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221 221 222 223 223 226
9 Previs˜ ao Com Modelos ARIMA 9.1 Introdu¸c˜ao . . . . . . . . . . . . 9.2 Previs˜ ao de EQM m´ınimo . . . 9.3 Formas b´asicas de previs˜ao . . 9.3.1 Formas b´asicas . . . . . 9.3.2 Equa¸c˜ao de previs˜ ao . .
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