Decomposição de séries temporais

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Na seção 03 do nosso Curso de Construção de Cenários e Previsões usando o R fazemos uma introdução a econometria de séries temporais. Observamos lá que uma série temporal y_{t} pode ser decomposta em alguns componentes, como por exemplo:

(1)   \begin{equation*} y_{t} = TD_{t} + sz_{t} + \varepsilon_{t} \end{equation*}

Onde, no tempo t, y_{t} é uma série temporal, TD_{t} é uma tendência, sz_{t} é um efeito sazonal e \varepsilon_{t} é um termo de erro. Vimos, ademais, que no \mathbf{R}, podemos fazer essa decomposição com a função decompose, como abaixo.

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Mais especificamente, podemos dizer que uma tendência existe quando há um aumento ou redução de longo prazo associados aos dados. Já o componente sazonal reflete a influência de um determinado fator externo, que ocorre sempre no mesmo período. A parte cíclica, exposta no termo de erro, exibe comportamentos aleatórios, gerados por choques sobre a série em destaque. Abaixo, alguns exemplos desses comportamentos.

Na seção de Decomposição de Séries Temporais do nosso Curso de Construção de Cenários e Previsões usando o R, por suposto, discutimos um pouco melhor essa ideia, bem como podemos utilizar a mesma para gerar previsões.

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