Previsao de series temporais Estatistica

PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS UTILIZANDO MÉTODOS ESTATÍSTICOS

1 INTRODUÇÃO

Os avanços da globalização e da tecnologia permitiram o desenvolvimento de diversas entre áreas, dentre elas a economia. Atualmente, esta disponível um número cada vez maior de informações, facilitando nossas vidas. As pesquisas na área da econometria crescem diariamente devido a interesse no tema como consequência da disponibilidade de dados e informação, de outro lado, a globalização correlaciona-se com os diferentes mercados mundiais fazendo com que esses sistemas sejam difíceis de ser previstos.
A previsão envolvendo os mercados financeiros tem sido um grande desafio para a estatística. Desta forma, diferentes métodos de previsão têm sido implementados em diversos ramos envolvendo outras áreas do conhecimento, como a meteorologia, por exemplo.
Na economia existem dois procedimentos predominantes de previsão: econométrico e de séries temporais. O primeiro modelo aborda a teoria econômica e outras variáveis, enquanto que o segundo é construído pela estatística, basta que apresente previsões superiores. Existem vários métodos de previsão, dentre eles podemos citar os métodos de alisamento exponencial simples, modelos de auto-regressão, os modelos ARMA, os modelos de Box & Jenkins entre outros. Neste trabalho, a previsão será desenvolvida no indicador da BOVESPA (Bolsa de Valores de São Paulo), o Ibovespa é um indicador que mede a lucratividade das ações negociadas em maior quantidade pela Bovespa, onde é retratado o comportamento do mercado brasileiro em geral, sendo este um dos mercados em maior expansão e liquidez entre os mercados emergentes. O objetivo é mostrar como a série temporal pode ser utilizada e como os métodos estatísticos podem ser implementados para prever as séries temporais.

2 SÉRIES TEMPORAIS

As séries temporais relacionam-se a um conjunto de observações de uma determinada variável, onde é realizada em períodos sucessivos de tempo e ao longo de um determinado