Gráfico de linha da série
Gráfico de tendência
Box-plot dos períodos
Gráfico de decomposição aditiva ou multipla
Ajuste do modelo de decomposição
Gráfico utilizando o método da média móvel centrada
Gráfico utilizando o método de Lowess
Número de termos
Número de termos
Gráfico da série ( Zt ) versus Tempo (t)
Gráfico da série ( Zt ) versus Tempo (t)
➣ Se os dados apresentarem uma flutuação aleatória em torno de uma média constante, a série pode ser considerada estacionária;
➣ Caso contrário, tentar uma transformação nos dados.
Gráfico da função de autocorrelação amostral (FAC) para série original Z1, Z2, Z3, ..., Zn
Gráfico da função de autocorrelação amostral (FAC) para série original Z1, Z2, Z3, ..., Zn
➣ Se a FAC tiver um ponto de corte com decaimento rápido ou amortece-se abruptamente, a série pode ser considerada estacionária;
➣ Se a FAC se amortecer lentamente, a série não poderá ser considerada estacionária; far-se-á necessário proceder a uma transformação nos dados.
Teste de Dickey-Fuller aumentado:
Teste de KPSS:
Resultado do Teste de estacionaridade:
Gráfico da série ( Zt ) versus Tempo (t)
Gráfico da série ( Zt ) versus Tempo (t)
➣ Se os dados apresentarem uma flutuação aleatória em torno de uma média constante, a série pode ser considerada estacionária;
➣ Caso contrário, tentar uma transformação nos dados.
Gráfico da função de autocorrelação amostral (FAC) para série original Z1, Z2, Z3, ..., Zn
Gráfico da função de autocorrelação amostral (FAC) para série original Z1, Z2, Z3, ..., Zn
➣ Se a FAC tiver um ponto de corte com decaimento rápido ou amortece-se abruptamente, a série pode ser considerada estacionária;
➣ Se a FAC se amortecer lentamente, a série não poderá ser considerada estacionária; far-se-á necessário proceder a uma transformação nos dados.
Gráfico da função de autocorrelação amostral (FAC) para série original Z1, Z2, Z3, ..., Zn
Gráfico da função de autocorrelação amostral (FAC) para série original Z1, Z2, Z3, ..., Zn
➣ Se a FAC tiver um ponto de corte com decaimento rápido ou amortece-se abruptamente, a série pode ser considerada estacionária;
➣ Se a FAC se amortecer lentamente, a série não poderá ser considerada estacionária; far-se-á necessário proceder a uma transformação nos dados.
Teste de Dickey-Fuller aumentado:
Teste de KPSS:
Resultado do Teste de estacionaridade:
Número de termos do modelo ARIMA
Número de termos do modelo ARIMA sobrefixado
Modelo ARIMA:
Modelo ARIMA sobrefixado:
Gráfico da série de resíduos
Número de termos do modelo ARIMA
FAC dos resíduos:
FACP dos resíduos:
➣ Teste de normalidade dos resíduos:
➣ Média dos resíduos:
Número de termos do modelo ARIMA
Teste Box-Pierce:
Teste Ljung-Box:
Gráfico de previsão da série
Número de termos do modelo ARIMA
Parâmetros:
Melhor modelo baseado no BIC:
Gráfico de previsão da série
O aplicativo:
Foi resultado de um trabalho para a disciplina DDA0103 - SÉRIES TEMPORAIS PARA CIÊNCIAS ATUARIAIS em 2019.1.
O aplicativo foi desenvolvido para facilitar o processo de análise e previsão de séries temporais. Com ele é possível inserir dados de séries temporais e obter desde uma simples visualização gráfica até uma previsão da série utilizando modelos ARIMA.
Autor:
Jordão de Lima Alves - Graduando em Ciências Atuariais pela UFRN.
Agradecimentos:
Marcos Roberto Gonzaga - DDCA/UFRN
Marcus Alexandre Nunes - DEST/UFRN
Github:
Calculation in progress..
