Introdução à previsão quantitativa

A previsão de séries temporais é um campo importante da ciência de dados, especialmente na área de economia e finanças, onde é fundamental para tomada de decisões de investimento e planejamento financeiro. Neste artigo, vamos introduzir a importância da previsão de séries temporais, discutir o que são séries temporais, identificar seus componentes, descrever técnicas de previsão e ferramentas disponíveis para análise de séries temporais.

Por que previsão é importante?

A capacidade de prever eventos futuros é uma necessidade crítica em muitas áreas, especialmente em economia e finanças. A previsão é importante porque ajuda a tomar decisões mais informadas e embasadas em dados. Por exemplo, uma empresa pode usar previsões para planejar a produção e gerenciar estoques, enquanto um investidor pode usar previsões para tomar decisões informadas sobre investimentos.

Através da previsão, é possível antecipar tendências, identificar padrões, estimar riscos e oportunidades, e assim tomar decisões mais acertadas e eficazes. Além disso, a previsão permite que as organizações se preparem para o futuro, planejem seus investimentos e recursos de maneira mais eficiente e, assim, aumentem sua competitividade. Em resumo, a previsão é importante porque ajuda a reduzir a incerteza e a maximizar as chances de sucesso em diferentes áreas e setores.

Profissão e salários

O cientista de dados é uma das profissões mais promissoras do mercado atual e tem como atribuição, em geral, o desenvolvimento de modelos de previsão. Com a explosão do uso de dados em todos os setores, os profissionais que sabem extrair informações valiosas de grandes volumes de dados se tornaram extremamente valorizados. Na área de economia e finanças, um cientista de dados que trabalha com previsão de séries temporais pode ajudar a identificar tendências e padrões, avaliar riscos, prever comportamentos de mercado, entre outras análises relevantes para a tomada de decisão.

Em relação ao salário, o cientista de dados que trabalha com previsão de séries temporais na área de economia e finanças pode esperar uma remuneração atraente, especialmente se possuir experiência e qualificações adequadas. Segundo dados do site Glassdoor, um Cientista de Dados Júnior pode ganhar em média de R$ 3.000 a R$ 7.000 por mês no Brasil. No entanto, é importante destacar que esses valores podem variar bastante dependendo da empresa, do nível de experiência, da região geográfica, entre outros fatores. É uma profissão desafiadora, mas também altamente gratificante e recompensadora em termos financeiros.

O que são séries temporais?

Séries temporais são conjuntos de dados que representam a evolução de uma variável ao longo do tempo, ou seja, são sequências de observações em ordem cronológica. São principalmente utilizadas em análises que buscam identificar padrões e tendências em dados históricos, a fim de fazer previsões sobre eventos futuros. As séries temporais são compostas por observações em um determinado intervalo de tempo, como dias, meses, trimestres, anos, entre outros. As séries temporais estão presentes em muitas áreas do nosso cotidiano, incluindo economia, finanças, clima, demografia e engenharia.

Na área de economia e finanças, as séries temporais são amplamente utilizadas para prever comportamentos e movimentações no mercado financeiro. Por exemplo, o histórico de preços de uma ação em bolsa de valores pode ser utilizado para prever seu valor futuro. Outro exemplo é a utilização de séries temporais para prever taxas de inflação, taxas de juros, variação cambial, entre outras variáveis econômicas relevantes. As séries temporais também são usadas para identificar ciclos econômicos e tendências de longo prazo em indicadores econômicos, o que pode ajudar na tomada de decisões de investimento e planejamento estratégico.

Quais são os componentes de uma série temporal?

Os componentes de uma série temporal são as diferentes fontes de variação que influenciam o comportamento da variável ao longo do tempo. Existem quatro componentes principais em uma série temporal: tendência, sazonalidade, ciclo e ruído.

  • Tendência: é a mudança gradual ao longo do tempo, que reflete o comportamento de longo prazo da variável. Pode ser crescente, decrescente ou estável.
  • Sazonalidade: é a variação periódica e fixa da série temporal, que se repete em intervalos regulares, como diário, semanal, mensal ou anual. Pode ser influenciada por fatores climáticos, sazonais ou de mercado, como as vendas de Natal.
  • Ciclo: é uma variação de médio prazo na série temporal, que se repete em intervalos irregulares. Geralmente é causado por fatores econômicos, políticos ou sociais, como recessões ou expansões econômicas.
  • Ruído: o ruído ou erro é a variação aleatória que não pode ser explicada pelos outros componentes. É uma fonte de incerteza e imprevisibilidade na série temporal.

A identificação e análise desses componentes é fundamental para compreender o comportamento da série temporal e construir modelos precisos de previsão. A remoção desses componentes permite isolar o comportamento não sistemático da série temporal, o que pode levar a previsões mais acuradas e efetivas.

Técnicas de previsão de séries temporais

Existem diversas técnicas de previsão de séries temporais que podem ser aplicadas em economia e finanças, cada uma com suas vantagens e limitações. Alguns dos métodos mais comuns incluem:

  • Métodos estatísticos: esses métodos buscam estabelecer um modelo matemático que represente o comportamento da série temporal ao longo do tempo. As técnicas estatísticas mais comuns incluem a análise de médias móveis, análise de séries temporais univariadas, modelos ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), modelos SARIMA (Seasonal ARIMA) e modelos de suavização exponencial.
  • Métodos econométricos: os métodos econométricos buscam modelar a relação entre variáveis econômicas e financeiras, usando dados históricos para prever o comportamento futuro. Essas técnicas incluem regressão linear, modelos VAR (Vector Autoregression), modelos VEC (Vector Error Correction), modelos ARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) e modelos GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity).
  • Métodos de machine learning: esses métodos utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para extrair padrões e tendências da série temporal, a fim de produzir previsões. As técnicas de machine learning mais comuns incluem árvores de decisão, redes neurais, modelos de regressão não-linear, dentre outros.

Cada técnica tem suas vantagens e limitações, e a escolha da melhor técnica dependerá do problema específico que se pretende resolver, dos dados disponíveis e do contexto em que a previsão está sendo realizada. É importante ressaltar que a análise cuidadosa dos dados é fundamental para garantir a qualidade das previsões, independentemente da técnica escolhida.

Ferramentas para trabalhar com previsão

Aprender linguagens de programação como R e Python é importante para previsão de séries temporais por diversas razões. Primeiramente, essas linguagens são amplamente utilizadas por cientistas de dados e pesquisadores em diversas áreas, incluindo economia e finanças, o que significa que há uma grande comunidade de usuários e um vasto conjunto de bibliotecas e recursos disponíveis para realizar análises sofisticadas.

Além disso, R e Python são linguagens de programação de código aberto, o que significa que são gratuitas e altamente personalizáveis. Isso permite que os usuários criem ferramentas e pacotes personalizados para atender às necessidades específicas de suas análises e modelagem.

Outra vantagem dessas ferramentas é a capacidade de lidar com grandes quantidades de dados, o que é especialmente importante em séries temporais de alta frequência ou em análises que envolvem várias séries temporais simultaneamente.

Por fim, as linguagens R e Python possuem uma grande variedade de bibliotecas e pacotes que facilitam a implementação de técnicas de previsão de séries temporais. Por exemplo, o pacote "forecast" do R fornece uma ampla gama de funções para ajustar modelos ARIMA e modelos de suavização exponencial, enquanto que o pacote "prophet" do Python fornece uma implementação do modelo Prophet do Facebook para previsões de séries temporais. Isso permite que os usuários apliquem técnicas de previsão sofisticadas com relativa facilidade e eficiência.

Exemplos e aplicações

Em economia e finanças existem diversas aplicações interessantes para previsão de séries temporais. Destacamos alguns exemplos abaixo que servem de inspiração e que já foram abordados previamente neste espaço:

Os exemplos acima são relativamente mais avançados e exigem um conhecimento prévio sobre o tema, principalmente para quem nunca teve algum contato, mas servem de amostra do mar de possibilidades e aplicações de previsão de séries temporais.

Saiba mais

Este foi um artigo introdutório e uma visão geral sobre previsão de séries temporais, focando em entender conceitos básicos. Nos próximos artigos daremos continuidade ao tema explorando em mais detalhes os principais tópicos.

Para se aprofundar no assunto confira os cursos aplicados de R e Python da Análise Macro:

Referências

Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2021) Forecasting: principles and practice, 3rd edition, OTexts: Melbourne, Australia. OTexts.com/fpp3. Accessed on 2023-03-05.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Resultado IBC-br - Outrubro/2024

A Análise Macro apresenta os resultados da IBC-br de Outubro de 2024, com gráficos elaborados em Python para coleta, tratamento e visualização de dados. Todo o conteúdo, disponível exclusivamente no Clube AM, foi desenvolvido com base nos métodos ensinados nos cursos da Análise Macro, permitindo aos assinantes acesso aos códigos e replicação das análises.

Resultado PMC - Outubro/2024

A Análise Macro apresenta os resultados da PMC de Outubro de 2024, com gráficos elaborados em Python para coleta, tratamento e visualização de dados. Todo o conteúdo, disponível exclusivamente no Clube AM, foi desenvolvido com base nos métodos ensinados nos cursos da Análise Macro, permitindo aos assinantes acesso aos códigos e replicação das análises.

Como usar Inteligência Artificial para Ler as Atas do COPOM?

Os “AI Assistants” são ferramentas que permitem automatizar e agilizar o processo de análise de dados e tomada de decisão. Neste artigo, mostramos como usar IA Generativa para criar um AI Assistant simples que analisa as decisões sobre a política de juros do COPOM.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.