Introdução e motivação à previsão de série temporais; Modelos ETS: (métodos de amortecimento exponencial ) EWMA, Holt e Holt Winters estimação e previsão; Medidas de dependência linear: funções de autocorrelação e de autocorrelação parcial; Modelos AR, MA, ARMA e ARIMA: definição, identificação, condição de estacionariedade, condição de invertibilidade estimação por máxima verossimilhança, previsão pontual e intervalar, simulação, identificação por critérios de informação (AIC, BIC); Sazonalidade em modelos ARIMA, os modelos SARIMA; Metodologia Box & Jenkins para modelos SARIMA: identificação e testes de diagnósticos (normalidade, correlação serial, efeito GARCH etc); Previsão de modelos SARIMA: períodos de treinamento e teste, janelas rolantes, teste Giacomini-White de capacidade preditiva; Fatos estilizados de séries de retornos financeiros; Modelos GARCH: estacionariedade, estimação por máxima verossimilhança, previsão de variância condicional, generalização para outras distribuições e efeito alavancagem; Estimação do VaR (Value at Risk ) via modelos GARCH : validação via back test e teste de Kupiec.
ou
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