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Modelos Sazonais
Sazonalidade determinística
Nt: Φ(b)Nt = θ(B)at
Identificação:
Estimação:
similar a um modelo ARMA.
Previsão:
Exemplo:
Passo 2: Ajustamos um modelo ARIMA para
modelo sugerido: AR(1)
Sazonalidade estocástica
αt: um modelo ARIMA(p, d, q):
φ(B)αt = θ(B)at
Modelo SARIMA x ARIMA (P, D, Q)12 x (p, d,
q)
SAR(1): Zt = фZt-12+at
o modelo (10.35) é o que melhor se
ajusta à série e, também, o que faz
melhores previsões para os meses de
janeiro a julho de 2000 quando
fixamos a origem da previsão em
dezembro de 1999. Entretanto, o
modelo (10.38) se comporta melhor
quando se faz previsões atualizadas.
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