série temporal

Validação Cruzada em Modelos Preditivos: técnicas para dados ordenados e não ordenados

Como saber se o desempenho de um modelo preditivo se generaliza para dados desconhecidos? Dividir a tabela de dados em duas amostras, treinar o modelo e calcular o erro é um processo comum e bastante simples, mas pouco informativo. As técnicas de validação cruzada podem ajudar neste aspecto e neste artigo mostramos como funcionam e como implementar usando linguagem de programação.

Previsão econômica com modelos ARIMA

Neste texto abordamos modelos da família ARIMA para finalidade de previsão de séries temporais. Mostramos as diferenças de cada modelo com exemplos de dados econômicos do Brasil, em aplicações nas linguagens de programação R e Python.

Modelos Univariados aplicados a séries temporais

No post de hoje, vamos abordar os modelos lineares univariados, apresentando conceitos importantes por meio de simulações e gráficos criados por meio das linguagens R e Python. Nosso objetivo é proporcionar uma compreensão clara e acessível desses modelos, de modo que seja fácil de entender e acompanhar.

Regressão Linear para Séries Temporais

Uma série temporal é, basicamente, uma sequência de observações tomada ao longo de um período de tempo. Diversos conjuntos de dados se apresentam como uma série temporal, como a taxa de desemprego, os juros básicos de uma economia, o PIB, a taxa de inflação, etc, o que torna esse campo da econometria extremamente importante. Para além da economia, há também aplicações do que chamamos de econometria de séries temporais na engenharia, nos negócios, nas ciências naturais, nas ciências sociais, etc.

Propriedades estatísticas de séries temporais

Série temporal é uma estrutura de dados fundamental para as áreas de economia e finanças, uma vez que a maioria das variáveis nessas áreas são observadas ao longo do tempo. Compreender as principais características estatísticas de uma série temporal é essencial para aqueles interessados em analisar dados econômicos.

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