Análise de séries temporais
Pedro Costa Ferreira
Análise de séries temporais
ETS, ARIMA, ts(), lubridate, BETS, AirPassengers, Nowcasting, Forecasting, Backcasting, trend, stationarity
Our goal!!!!
Nosso objetivo é discutir o estado da arte no contexto de séries temporais e aprender conceitos fundamentais para a modelagem e previsão de uma série temporal
[tempo estimado: 8 horas]
Regra
É preciso ter comprometimento com as atividades do curso e respeito com os demais colegas
Análise de séries temporais
Agenda
Análise de séries temporais - módulo 1
X - Apresentação do curso "Análise de séries temporais" + Exercício em grupo: análise de séries temporais
X+1:00h - Séries Temporais em diferentes frequências, Sazonalidade ou Ciclo; Caracterização, Modelagem e Previsão de uma série temporal
X+2:15h - coffee break
X+2:30h - Processo Ruído Branco (white noise); Intervalo de confiança; Valores ajustados e resíduos; Acurácia dos modelos de previsão
Exercício: Crie um modelo NAIVE e SNAIVE para a ST de produção de cerveja na Austrália. Interprete os resultados. [ps. lembre-se de criar os grupos de treinamento e teste]
Agenda
Análise de séries temporais - módulo 2
X - Modelos de Holt Winters + Modelos (S)ARIMA: Processos Auto-Regressivos - AR(p); Processos Médias Móveis – MA(q); Processos Auto-Regressivos de Médias Móveis – ARMA(p,q);
X+2:00h - coffee break
X+2:15h - Previsão das vendas de passagens aéreas utilizando os modelos (S)ARIMA
X+3:00h - Exercício: Crie um modelo NAIVE, SNAIVE, Holt Winters e SARIMA para a ST da produção industrial brasileira. Interprete os resultados.
Exercício em grupo
1 - Pense, individualmente, sobre as perguntas abaixo (escreva as respostas em uma folha de papel, ao final da aula, entregue ao professor) (10 min):
a - O que é análise de séries temporais? O que é uma série temporal?
b - Me dê um exemplo de alguma empresa que usa AST. Como ela pode ganhar dinheiro com isso?
c - Qual é a sua motivação para fazer esse curso (Análise de séries temporais)? Como você pretende aplica-lo no seu dia a dia / empresa? (faça um plano de ação)
d - Quanto devo me dedicar para aproveitar bem esse curso? (faça um plano de ação)
2 - Formar grupos de 2 a 4 pessoas e discutir as 4 perguntas (10 min);
3 - Discussão dos tópicos em sala de aula com o professor (10 min).
Análise de séries temporais
" Without data , you're just another person with an opinion"
William Edwards Deming
obrigado!!!
Quem sou eu...
Doutor em Engenharia Elétrica - (Decision Support Methods) e Mestre em Economia. Co-autor dos livros "Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos no Brasil" e "Análise de Séries Temporais em R: curso introdutório". É o primeiro e único pesquisador da América Latina a ser recomendado pela empresa RStudio Inc.
Atuou em projetos de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) no setor elétrico nas empresas Light S.A. (e.g. estudo de contingências judiciais), Cemig S.A, Duke Energy S.A, entre outras. Atuou como consultor em Big Data e Data Science nas empresas, Coca-Cola Brasil, Light SA, Duratex, ONS, entre outras. Ministrou cursos de estatística e séries temporais na PUC-Rio e IBMEC e em empresas como o Operador Nacional do Setor Elétrico (ONS), Petrobras e CPFL S.A.
Atualmente é professor de Econometria de Séries Temporais e Estatística, cientista chefe do Núcleo de Métodos Estatísticos e Computacionais (FGV|IBRE), coordenador do curso Big Data e Data Science (MTBr|educação) e sócio-diretor da empresa Model Thinking Br (MTBr). É também revisor de importantes journals, como Energy Policy e Journal of Applied Statistics. Principais estudos são em modelos Econométricos, Incerteza Econômica, Preços, R software e Business Analytics [e.g detecção de fraudes; HR analytics].
Website pessoal ; Linkedin ; email: pedro@modelthinkingbr.com
INFNET - Análise de séries temporais: agenda+exercício em grupo
By Pedro Ferreira
