| CÓDIGO: MAD485 | CRÉDITOS: 4 | CARGA HORÁRIA: 60h TEÓRICA: 45h PRÁTICA: 15h |
| PRÉ-REQUISITOS: ANÁLISE DE REGRESSÃO – MAD357 |
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| EMENTA: Conceitos iniciais. Estacionariedade. Autocorrelação, modelos no domínio do tempo e da frequência. Métodos de decomposição e de amortecimento e de auto-regressão. Modelagem Box-Jenkis: univariado, função de transferência e intervenção e multivariado. Análise espectral. Modelos estruturais: espaço de estado e previsão Bayesiana. Tratamento, por meio de exemplos, de questões relacionadas ao meio ambiente e a questões étnico-raciais. |
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| OBJETIVOS GERAIS: Desenvolver modelos para dados indexados no tempo. Apresentar classes alternativas de modelos. Descrever probabilisticamente a função de previsão. Analisar dados usando softwares especializados. |
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| CONTEÚDO PROGRAMÁTICO: | ||
| UNIDADE I Modelos de Séries Temporais. Conceitos básicos de séries temporais.Estacionariedade. Função de autocorrelação. Modelos no domínio do tempo e da freqüência |
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| UNIDADE II Métodos de Decomposição: Modelos de tendência: determinística e estocástica. Suavização exponencial: simples e dupla – modelos de Holt e Brown. Modelos de sazonalidade: Holt-Winters aditivo e multiplicativo. Métodos de regressão: estimação, análise de resíduos. |
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| UNIDADE III Modelagem de Séries Temporais Estacionárias: Processo linear geral . Modelos de médias móveis, autoregressivos, modelos mistos (ARMA). Propriedades: inversibilidade eestacionariedade. Estimação, diagnóstico e previsão |
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| UNIDADE IV Modelagem de Séries Temporais não Estacionárias: Transformações: diferenciação, Box-Cox. Modelos ARIMA: estimação, diagnóstico e previsão. Modelos Sazonais – SARIMA: estimação, diagnóstico e previsão |
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| UNIDADE V Modelos Dinâmicos Lineares e Previsões Bayesianas: Introdução aos modelos dinâmicos. Modelos de tendência. Inferência em Modelos Dinâmicos: evolução e atualização. Controle, Monitoramento e Análise de Intervenção. Modelos Sazonais, Regressão Dinâmica e Função de Transferência |
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| UNIDADE VI Modelos Dinâmicos Não Lineares e Não Normais: Modelos lineares generalizados dinâmicos. Modelos não lineares dinâmicos. Inferência via simulação estocástica |
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| BIBLIOGRAFIA: [1] MORETTIN, Pedro Alberto e Toloi, Clélia M. C. Análise de séries temporais — 2.ed.– São Paulo : Edgard Blücher, c2006. [2] BOX, George Edward Pelham, Jenkins, Gwilym M. e Reinsel, Gregory C. Time series analysis: forecasting and control. — 3. ed. — Englewood Cliffs, N.J : Prentice-Hall, c1994. [3] WEST, Mike e Harrison, Jeff. Bayesian forecasting and dynamic models.–. — 2. ed.– — NEew York : Springer Verlag, c1997. [4] BROCKWELL, Peter J. e Davis, Richard A. Introduction to time series and forecasting –. — 2.ed.– — New York : Springer-Verlag, c2002. [5] CRYER, Jonathan D. e Chan, Kung-Sik. Time series analysis: with applications in R.–. — 2.ed.– — New York : Springer Science+Business Media, c2008. [6] DURBIN, James e Koopman, S. J. Time series analysis by state space methods .–. — Oxford : Oxford University Press, c2001. |
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| CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO: Provas – 70%, Listas de Exercícios: 30% (incluindo análise de dados) | ||
| APLICATIVO(S) NECESSÁRIO(S): R ou S+ e WinBats | ||
| Relação das disciplinas complementares oferecidas pelo DME |
| MAD495 ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA (4CR) MAD368 CONFIABILIDADE (4CR) MAD365 DEMOGRAFIA (4CR) MAD475 ECONOMETRIA (4CR) MAD482 ESTATÍSTICA NÃO-PARAMÉTRICA (4CR) MAD493 LABORATÓRIO DE ESTATÍSTICA (4CR) MAD353 MATEMÁTICA ATUARIAL I (4CR) MAD363 MATEMÁTICA ATUARIAL II (4CR) MAD366 MATEMÁTICA FINANCEIRA (4CR) MAD494 PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS INDUSTRIAIS (4CR) MAD418 SIMULAÇÃO ESTOCÁSTICA (4CR) MAD497 TEORIA DA CREDIBILIDADE* (4CR) MAD474 TEORIA DA DECISÃO (4CR) MAD478 TEORIA DO RISCO (4CR) MAD479 TÓPICOS EM ESTATÍSTICA A (4CR) MAD487 TÓPICOS EM ESTATÍSTICA B (4CR) MAD499 TÓPICOS EM ESTATÍSTICA C (4CR) MAD498 TÓPICOS EM PROBABILIDADE (4CR)Algumas disciplinas complementares oferecidas por outros departamentos do IM MAA233 ÁLGEBRA II (4CR)
EEI031 ANÁLISE DE INVESTIMENTOS (3CR) Observações: 1) Disciplinas oferecidas por outras unidades poderão ser aceitas como complementares desde que previamente submetidas à coordenação de curso. 2) Duas monitorias de dois créditos serão aceitas como uma disciplina complementar de quatro créditos. Monitorias valendo crédito, além de duas, não serão consideradas para efeito de integralização da grade curricular. |
| Relação das disciplinas complementares oferecidas pelo DME |
| MAD495 ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA (4CR) MAD368 CONFIABILIDADE (4CR) MAD365 DEMOGRAFIA (4CR) MAD475 ECONOMETRIA (4CR) MAD482 ESTATÍSTICA NÃO-PARAMÉTRICA (4CR) MAD493 LABORATÓRIO DE ESTATÍSTICA (4CR) MAD353 MATEMÁTICA ATUARIAL I (4CR) MAD363 MATEMÁTICA ATUARIAL II (4CR) MAD366 MATEMÁTICA FINANCEIRA (4CR) MAD494 PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS INDUSTRIAIS (4CR) MAD418 SIMULAÇÃO ESTOCÁSTICA (4CR) MAD497 TEORIA DA CREDIBILIDADE* (4CR) MAD474 TEORIA DA DECISÃO (4CR) MAD478 TEORIA DO RISCO (4CR) MAD479 TÓPICOS EM ESTATÍSTICA A (4CR) MAD487 TÓPICOS EM ESTATÍSTICA B (4CR) MAD499 TÓPICOS EM ESTATÍSTICA C (4CR) MAD498 TÓPICOS EM PROBABILIDADE (4CR)Algumas disciplinas complementares oferecidas por outros departamentos do IM MAA233 ÁLGEBRA II (4CR)
EEI031 ANÁLISE DE INVESTIMENTOS (3CR) Observações: 1) Disciplinas oferecidas por outras unidades poderão ser aceitas como complementares desde que previamente submetidas à coordenação de curso. 2) Duas monitorias de dois créditos serão aceitas como uma disciplina complementar de quatro créditos. Monitorias valendo crédito, além de duas, não serão consideradas para efeito de integralização da grade curricular. |
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EEI031 ANÁLISE DE INVESTIMENTOS (3CR) Observações: 1) Disciplinas oferecidas por outras unidades poderão ser aceitas como complementares desde que previamente submetidas à coordenação de curso. 2) Duas monitorias de dois créditos serão aceitas como uma disciplina complementar de quatro créditos. Monitorias valendo crédito, além de duas, não serão consideradas para efeito de integralização da grade curricular. |