TFPAG

3 METODOLOGIA A série de dados foi obtida no DAE/UFLA e foi formada por observações mensais da série do custo total da cesta básica. Apesar de se ter observações desde 1992, o período de estudo foi de janeiro de 1995 a dezembro de 2004, tendo em vista a quebra estrutural ocorrida nos preços decorrentes do Plano Real para o período anterior a 1995. O período de janeiro a dezembro de 2005 não foi considerado no ajuste, pois foi utilizado para avaliar o desempenho do procedimento. Como procedimento de ajuste sazonal, adotou-se o X-12 ARIMA e, como suporte computacional, utilizaramse os softwares R e X-12 ARIMA do U.S. Bureau of Census. Estes softwares são disponibilizados gratuitamente na internet nos seguintes endereços: http://cran.rproject.org/ e http://www.census.gov/srd/www/x12a/. O procedimento de ajuste sazonal X-12 ARIMA pode ser dividido em quatro etapas, conforme descrito a seguir. A Etapa 1 pode ser dividida da seguinte forma: a) análise preliminar da série por meio da construção de gráficos, buscando, com isso, identificar mudanças abruptas no tempo, necessidade de transformação logarítmica e se há presença de outliers; b) testes para presença de sazonalidade, tais como: teste F para sazonalidade estável, teste de Kruskal-Walis para sazonalidade estável, teste para sazonalidade móvel e teste para sazonalidade identificável; c) determinação do tipo de decomposição, ou seja, se o modelo é aditivo ou multiplicativo; d) finalmente, se há presença de outliers. Os métodos automáticos para identificar outliers e mudança de nível são os procedimentos de regressão stepwise baseados no trabalho de Chang & Tiao (1983). Os valores da estatística t dos regressores de outliers são comparados contra um valor crítico especificado. O valor crítico padrão é 3,8. Caso se tenha identificado presença de sazonalidade estável parte-se para a Etapa 2, ou seja, aplicase o procedimento X-12 ARIMA para a obtenção da série sazonalmente ajustada conforme descrito a seguir: a) ajuste