Métodos de Previsão

Código

42203

Unidade Orgânica

Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação

Créditos

7.5

Professor responsável

Paulo Miguel del-Negro Pamplona Côrte-Real

Horas semanais

2.0

Língua de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Objectivos

A unidade de Métodos de Previsão vai dedicar-se à análise de séries temporais com o objectivo de encontrar modelos que as descrevam e que permitam estabelecer a previsão de comportamentos futuros. Existem na literatura diversas metodologias para proceder a tal análise, não se podendo eleger nenhuma delas como a que produz melhores resultados práticos. Nesta unidade são estudadas apenas duas metodologias distintas, os modelos de Holt-Winters e os lineares de Box-Jenkins, acompanhadas pela exposição de software apropriado por forma a serem realizadas aplicações práticas concretas.

Pré-requisitos

Nenhum

Conteúdo

1. Introdução
  1.1 Sucessão cronológica: definição e decomposição
  1.2 Metodologia de análise
  1.3 Generalidades sobre métodos de previsão
2. Modelos de decomposição
  2.1 Modelos sem componente sazonal: médias móveis e alisamento exponencial
  2.2 Modelos com componente sazonal: médias móveis e Holt-Winters
  2.3 Estudo de casos práticos com software apropriado
3. Modelos lineares de Box-Jenkins
  3.1 Estacionaridade. Funções de aurocorrelação e autocorrelação parcial
  3.2 Transformações de sucessões
  3.3 Processos estacionários: MA, AR, ARMA, estritamente sazonais e multiplicativos
  3.4 Processos não estacionários: ARIMA
  3.5 Estimação
  3.6 Avaliação do diagnóstico
  3.7 Previsão
  3.8 Estudo de casos práticos com software apropriado

Bibliografia

Murteira, BFJ; Müller, DA; Turkman, KF (1993): Análise de Sucessões Cronológicas, McGraw-Hill, Lisboa
Wei, WWS (1990): Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods, Addison-Wesley.
BOX, G., JENKINS, G. e REINSEL, G. (1994). Time Series Analysis: Forecasting and Control, 3ª edição, Prentice-Hall, New Jersey.
MAKRIDAKIS, S., WHEELWRIGHT, S. e HYNDMAN, R. (1998), Forecasting: Methods and Applications, 3ª edição, John Wiley & Sons, New York.

Método de ensino

Aulas teóricas de exposição seguidas de aulas práticas com utlização de computador e exibição de software no estudo de situações reais.

Método de avaliação

Teste Intermédio (35%) + Exame Final (65%)

Cursos

• Pós-Graduação em Gestão do Conhecimento e Business Intelligence (Inteligência de Negócio)
• Pós-Graduação em Marketing Research e CRM (Estudos de Mercado e Gestão do Relacionamento com o Cliente)
• Pós-Graduação em Marketing Intelligence
• Pós-Graduação em Direção de Sistemas de Informação
• Pós-Graduação em Análise e Gestão de Informação
• Especialização em Gestão dos Sistemas e Tecnologias de Informação
• Pós-Graduação em Gestão dos Sistemas e Tecnologias de Informação
• Especialização em Gestão do Conhecimento e Business Intelligence (Inteligência de Negócio)
• Pós-Graduação em Análise e Gestão de Risco
• Pós-Graduação em Análise e Gestão de Informação
• Pós-Graduação em Web Analytics
• Pós-Graduação em Sistemas de Informação Empresariais
• Especialização em Marketing Intelligence