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. 

Desenvolver modelos para dados indexados no tempo. Apresentar classes alternativas de modelos.  Descrever probabilisticamente a função de previsão. Analisar dados usando softwares especializados. 

UNIDADE  I 

Modelos de Séries Temporais. Conceitos básicos de séries temporais.Estacionariedade. Função de autocorrelação. Modelos no domínio do tempo e da freqüência

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.

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

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

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

UNIDADE VI 

Modelos Dinâmicos Não Lineares e Não Normais:  Modelos lineares generalizados dinâmicos. Modelos não lineares dinâmicos. Inferência via simulação estocástica

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.