Pedro Costa Ferreira

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: 20 horas-aula]

É preciso ter comprometimento com as atividades do curso e respeito com os demais colegas

Análise de séries temporais

Análise de séries temporais - 1º dia

X:00h - Apresentação professor + alunos (nome, empresa, o que espera do curso?)  + Apresentação do curso "Análise de séries temporais"

X+1:00h - Exercício em grupo: análise de séries temporais

X+2:00h - coffee break

X+2:15h - Séries Temporais em diferentes frequências, Sazonalidade ou Ciclo

1 - Pense, individualmente, sobre as perguntas abaixo (escreva as respostas em uma folha de papel, ao final da aula, entregue ao professor) (15 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 - Converse com o colega ao lado sobre as perguntas (10 min);

3 - Discussão dos tópicos em sala de aula com o professor (15 min).

Análise de séries temporais

X:00h - Caracterização, Modelagem e Previsão de uma série temporal, Processo Ruído Branco (white noise); Intervalo de confiança; Valores ajustados e resíduos; Acurácia dos modelos de previsão

X+2:00h - coffee break

X+2:15h - 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]

Análise de séries temporais - 2º dia

X:00h -  Modelos de Holt Winters

X+1:15h - Exercício: Crie um modelo Holt Winters, NAIVE e SNAIVE para a ST de vendas de autoveículos (total). Interprete os resultados. [ps. lembre-se de criar os grupos de treinamento e teste]

X+2:00h - coffee break

X+2:15h - Modelos (S)ARIMA: Processos Auto-Regressivos - AR(p); Processos Médias Móveis – MA(q); Processos Auto-Regressivos de Médias Móveis – ARMA(p,q); 

X+3:15h - Previsão das vendas de passagens aéreas utilizando os modelos (S)ARIMA

Análise de séries temporais - 3º dia

X+3:00h - BETS package e a previsão da produção de bens intermediários

X+3:45h - Exercício: Crie um modelo NAIVE, SNAIVE e SARIMA para a ST da produção industrial brasileira. Interprete os resultados.

X:00h -  Modelos multivariados: introdução a Regressão dinâmica; construção de modelos;

X+0:45h - Previsão e estudo das elasticidades da série temporal de venda de sorvete

X+2:15h - coffee break

X+2:30h - PIB de Fiji 

X+3:45h - Do it yourself

Análise de séries temporais - 4º dia

X:00h -  Brainstorm Time Series Analysis

X+2:15h - coffee break

X+2:30h -  Brainstorm Time Series Analysis

X+ 3:30h - In-house production - Nosso objetivo é discutir alguns projetos desenvolvidos em casa e comentar sobre os desafios, dificuldades, frustrações e vitórias.

Análise de séries temporais - 5º dia

Quem sou eu...