Livro Impresso
Análise de Séries Temporais em R: Curso Introdutório
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ISBN:
9788535290875
- Edição: 1|2017
- Editora: GEN Atlas
- Formato: Impresso
- Páginas: 264
- Publicação: 23/10/2017
- Capa: Brochura
- Peso: 0,37 kg
- Dimensões: 15 X 23
Este é um livro de análise de séries temporais utilizando o software R. Ele é fruto da experiência adquirida pelos autores em empresas e academicamente e mostra, de maneira aplicada, como desenvolver diferentes modelos de séries temporais utilizando um dos softwares mais usados pela academia e pelo mercado.
Além de introduzir o R, o livro aborda os principais modelos univariados, como Média Móvel, Suavização Exponencial Simples, Suavização Exponencial de Holt e Suavização Exponencial de Holt-Winters e (S)ARIMA e multivariados, como Box & Jenkins com Função de Transferência, modelos autorregressivos com defasagens distribuídas (ADL), VAR e VECM e, ainda, discute o problema da não estacionariedade e aborda um dos principais programas de ajuste sazonal que é o X13-ARIMA-SEATS.
Com este livro o leitor fará uma viagem pelo "Mundo das Séries de Tempo" e aprenderá os passos e os cuidados necessários para uma boa modelagem e previsão.
Parte I: Introdução ao R, Estatística Descritiva + Gráficos
1 Introdução ao R
Parte II: Análises de Séries Temporais: Modelos Univariados
2 Modelos de suavização exponencial
3 Processos não estacionários
4 Modelos SARIMA
5 Ajuste sazonal
Parte III: Análises de Séries Temporais: Modelos Multivariados
6 Box & Jenkins com função de transferência
7 Regressão dinâmica
8 Modelo vetorial autorregressivo
Referências Bibliográficas
Pedro Costa Ferreira
Doutor em Engenharia Elétrica - (Decision Support Methods) e Mestre em Economia. Coautor dos livros "Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos no Brasil" e "Análise de Séries Temporais em R: um curso introdutório. É o primeiro pesquisador da América Latina a ser recomendado pela empresa RStudio Inc. Atuou em projetos de Pesquisa e Desenvolvimento (P\&D) no setor elétrico nas empresas Light S.A. (e.g. estudo de contingências judiciais), Cemig S.A, Duke Energy S.A, entre outras. Ministrou cursos de estatística e séries temporais na PUC-Rio e IBMEC e em empresas como o Operador Nacional do Setor Elétrico (ONS), Petrobras e CPFL S.A. Atualmente é professor de Econometria de Séries Temporais e Estatística (IBMEC-RJ), cientista chefe do Núcleo de Métodos Estatísticos e Computacionais (FGV|IBRE) e coordenador dos cursos Economia Descomplicada (FGV|IDE) e Big Data e Data Science (FGV|IDE). É também revisor de importantes journals, como Energy Policy e Journal of Applied Statistics. Principais estudos são em modelos Econométricos, Setor Elétrico, Incerteza Econômica, Preços, R software e Business Cycle.