Aula 58: Como Prever com Erros Correlacionados?

Olá, eu sou o Prof Alexandre Cunha Costa (lattes.cnpq.br/....
Seja bem-vindo ao curso de Introdução à Análise de Séries Temporais: do zero até modelagem e previsão, passando por análise descritiva (decomposição, filtragem e autocorrelação). Nesta quinquagésima oitava vídeoaula, eu apresento como ajustar regressões com erros correlacionados, utilizando o método dos mínimos quadrados generalizados. Além disso, eu apresento como realizar previsão com esses modelos. Para o acesso às notas de aulas e dados, planilhas, por favor acesse o nosso site: www.analisedes...
Até mais!

[@AnahideCastro]

❤

[@xion474]

Ótima explicação professor, não conhecia essa biblioteca que você usa (nlme), estou usando forecast nos meus trabalhos, daí surgiu as seguintes questões:
1 - saberia informar se na biblioteca forecast os estimadores de saída são estimados por GLS?
2 - No vídeo vc primeiro estima a regressão depois o modelo AR, no meu trabalho, estou fazendo o inverso, primeiro eu estimo um modelo SARIMA depois vou inserindo variáveis regressoras e monitorando se produz melhora ou não através da acurácia. Na sua visão, essa forma que estou fazendo acarretaria algum problema?
Desde já agradeço e parabéns pelos vídeos!👏🏻

[@seriestemporais]

Obrigado, Luciano! Eu não sei se é possível usar a biblioteca forecast para estimar por GLS. A forma que vc está fazendo é perfeitamente OK. A escolha de uma forma ou outra dependerá tbm dos objetivos do trabalho. Abraços

[@xion474]

@@seriestemporais mais uma questão, quais as implicações dos resíduos não serem normais professor? Mais uma vez obrigado!

[@seriestemporais]

@@xion474 Pode significar que parte da "estrutura" da série temporal não foi "captada" pelo modelo que você ajustou. E muitas técnicas que aplicamos para a determinação do intervalo de previsão, ou seja quando os erros são considerados, só são possíveis quando os resíduos seguem uma distribuição normal. Nos vídeos sobre previsão de séries temporais, chamo atenção para essas questões.

[@xion474]

@@seriestemporais Professor um último questionamento, no modelo SARIMAX que estou propondo os estimadores das covariaveis parecem não ser significativos, no entanto, o critério que estou usando para seleção do modelo é o RMSE do modelo no teste, ou seja, meu objetivo é previsão. Li em alguns fóruns que para fins de previsão, a significância dos estimadores não é tão relevante desde que isso ajude na previsão. Você ver a questão de não significância dos estimadores dessa forma também quando a finalidade do modelo é previsão?

[@seriestemporais]

@@xion474 Eu não vejo sentido em utilizar estimadores que não são significativos para qualquer objetivo prático.

[@leticiadrummond813]

Oi Professor. Vou medir o desempenho financeiro (DF) da B3, por meio de variáveis como rentabilidade, lucratividade, liquidez, etc. Como não tenho a série inicial do DF (que seria o correspondente à sua série "logDENGUE", como faço neste último passo no R, pra comparar a série inicial (logDENGUE) ou DF - que não tenho, com a previsão com as minhas variáveis?

[@seriestemporais]

Olá Letícia, há uma playlist só sobre previsão: ruclips.net/p/PLSDVadsSlXTD2R5JXcAkk9v-X6qKWH3cs

[@marcosleno3561]

faltou o senhor disponibilizar o arquivo dados.txt

[@seriestemporais]

Obrigado Marcos! Os dados foram disponibilizados, por favor conferir em : www.analisedeseriestemporais.com/post/aula-58-como-prever-com-erros-correlacionados

[@marcosleno3561]

@@seriestemporais Muito Obrigado Professor. O senhor está me ajudando muito em séries temporais.

[@pauloricardoandrade8585]

@@seriestemporais , professor os dados não estão aparecendo no momento, poderia disponibilizar novamente?

[@seriestemporais]

Olá@@pauloricardoandrade8585, os dados já estão disponíveis na pasta compartilhada com os membros do canal. Bons estudos.