Análise de Séries Temporais (2006)
Pedro Alberto Morettin, Clélia M. C. Toloi
Palavras-chave:
Dados técnicos
Editora: Blucher. Número de páginas: 564. Livro em português. 2ed, 2006.Comentários
Provavelmente a referência mais completa em português sobre análise de séries temporais, cobre um conteúdo bem extensivo. Os exemplos e exercícios são um dos pontos fortes.Capítulos
1 Preliminar1.1 Considerações gerais
1.2 Notação
1.3 Objetivos da análise de séries temporais
1.4 Estacionariedade
1.5 Modelos e procedimentos de previsão
1.6 Transformações
1.7 Retornos
1.8 Fatos estilizados sobre retornos
1.9 Objetivo e roteiro
1.10 Aspectos computacionais
1.11 Algumas séries temporais reais
1.12 Problemas
2 Modelos para Séries Temporais
2.1 Introdução
2.2 Processos estocásticos
2.3 Especificação de um processo estocástico
2.4 Processos estacionários
2.5 Função de autocovariância
2.6 Exemplos de processos estocásticos
2.7 Tipos de modelos
2.8 Distribuições de retornos
2.9 Assimetria e curtose
2.10 Problemas
3 Tendência e Sazonalidade
3.1 Introdução
3.2 Tendências
3.3 Sazonalidade
3.4 Problemas
4 Modelos de Suavização Exponencial
4.1 Introdução
4.2 Modelos para séries localmente constantes
4.3 Modelos para séries que apresentam tendência
4.4 Modelos para séries sazonais
4.5 Problemas
5 Modelos ARIMA
5.1 Introdução
5.2 Modelos lineares estacionários
5.3 Modelos não-estacionários
5.4 Termo constante no modelo
5.5 Problemas
6 Identificação de Modelos ARIMA
6.1 Introdução
6.2 Procedimento de identificação
6.3 Exemplos de identificação
6.4 Formas alternativas de identificação
6.5 Estimativas preliminares
6.6 Problemas
7 Estimação de Modelos ARIMA
7.1 Introdução
7.2 Método dos momentos
7.3 Método de máxima verossimilhança
7.4 Estimação não-linear
7.5 Variâncias dos estimadores
7.6 Aplicações
7.7 Resultados adicionais
7.8 Problemas
8 Diagnóstico de Modelos ARIMA
8.1 Introdução
8.2 Testes de adequação do modelo
8.3 Uso dos resíduos para modificar o modelo
8.4 Aplicações
8.5 Problemas
9 Previsão Com Modelos ARIMA
9.1 Introdução
9.2 Previsão de EQM mínimo
9.3 Formas básicas de previsão
9.4 Atualização das previsões
9.5 Intervalos de confiança
9.6 Transformações e previsões
9.7 Aplicações
9.8 Problemas
10 Modelos Sazonais
10.1 Introdução
10.2 Sazonalidade determinística
10.3 Sazonalidade estocástica
10.4 Problemas
11 Processos com Memória Longa
11.1 Introdução
11.2 Modelo de ARFIMA
11.3 Identificação
11.4 Estimação de modelos ARFIMA
11.5 Previsão de modelos ARFIMA
11.6 Problemas
12 Análise de Intervenção
12.1 Introdução
12.2 Efeitos da intervenção
12.3 Exemplos de intervenção
12.4 Estimação e teste
12.5 Valores atípicos
12.6 Aplicações
12.7 Problemas
13 Modelos de Espaço de Estados
13.1 Introdução
13.2 Representação em espaço de estados
13.3 O filtro de Kalman
13.4 Estimadores de máxima verossimilhança
13.5 Modelos estruturais
13.6 Observações perdidas
13.7 Problemas
14 Modelos Não-lineares
14.1 Introdução
14.2 Alguns modelos não-lineares
14.3 Modelos ARCH
14.4 Modelos GARCH
14.5 Extensões do modelo GARCH
14.6 Modelos de volatilidade estocástica
14.7 Problemas
15 Análise de Fourier
15.1 Introdução
15.2 Modelos com uma periodicidade
15.3 Modelos com periodicidades múltiplas
15.4 Análise de Fourier ou harmônica
15.5 Problemas
16 Análise Espectral
16.1 Introdução
16.2 Função densidade espectral
16.3 Representações espectrais
16.4 Estimadores do espectro
16.5 Testes para periodicidades
16.6 Filtros lineares
16.7 Problemas
A Equações de Diferenças
A.1 Preliminares
A.2 Solução da equação homogênea
A.3 Comportamento assintótico das soluções
A.4 Solução particular da equação completa
A.5 Função de auto correlação de um processo AR(p)
B Raízes Unitárias
B.1 Introdução
B.2 O teste de Dickey-Fuller
B.3 Extensões do teste DF
C Punção de Autocorrelação Estendida
C.1 A Função de autocorrelação estendida
C.2 FACE amostral
C.3 Exemplos
D Testes de Normalidade e Linearidade
D.1 Teste de normalidade
D.2 Teste de linearidade
E Distribuições Normais Multivariadas
E.1 Distribuição normal multivariada
E.2 Distribuição normal multivariada complexa
F Teste para Memória Longa
F.1 Introdução
F.2 Estatística R/S
