O curso trata das questões introdutórias em modelos de séries de tempo. São ensinados os conceitos de modelos de séries de tempo lineares, suas hipóteses básicas, inferência e previsão. Também são considerados o processo de regressão linear com séries temporais.
1. Conceitos gerais de séries temporais 2. Processos estacionários 3. Modelos autoregressivos integrados de médias móveis 4. Estimação de parâmetros e testes de resíduo 5. Previsão com modelos de séries temporais 6. Regressão de séries temporais
1. Conceitos gerais de modelos de séries temporais. 2. Processos estacionários/ruído branco 3. Metodologia de Box-Jenkins 4. Modelos de médias móveis (AR) e autoregressivos (MA). 5. Modelo autoregressivo de médias móveis (ARMA). 6. Modelos autoregressivos integrados de médias móveis (ARIMA). 7. Estimação de parâmetros e testes de resíduo. 8. Previsão com modelos de séries temporais. 9. Regressão de séries temporais. 10. Modelos autoregressivos com heterocedasticidade (ARCH) 11. Modelos ARCH generalizados (GARCH).
BIBLIOGRAFIA BÁSICA: COWPERTWAIT, Paul S.P., METCALFE, Andrew V. “Introductory Time Series with R”, Springer, 2009. TSAY, Ruey S. “Analysis of Financial Time Series”, Wiley, 2010. FREES, Edward W. “Regression Modeling with Actuarial and Financial Applications”, Cambridge University Press, 2009. ENDERS, Walter. “Applied Econometric Time Series”, Wiley, 2014. HAMILTON, James D. “Time Series Analysis”, Princeton University Press, 1994. MORETTIN, Pedro A. “Econometria Financeira: um curso em séries temporais financeiras”, Blucher, 2011. BUENO, Rodrigo L. S. “Econometria de Séries Temporais”, Cengage, 2011. WOOLDRIDGE, Jeffrey.M., "Econometric analysis of cross section and panel data ", MIT Press, 2002WOOLDRIDGE, Jeffrey.M., "Introdução à econometria: uma abordagem moderna", Editora Thomson Pioneira, 2006.
