Modelos Estatísticos para Previsão

Informações Básicas

Carga horária: 

60 horas

Pré-requisito: 

Modelagem Estatística

Ementa: 

Modelos de Espaço de Estados, Atualização Bayesiana de Crenças, Modelos Dinâmicos Bayesianos, Modelos ARIMA, Modelos GARCH, Modelos Vetor Autoregressivos (VAR), Funções Impulso Resposta, Processos com Raiz Unitária, Cointegração, Análise de Componentes Principais, Modelos Fatoriais, Modelos de Correlação Condicional Dinâmicos (DCC), Cópulas

Bibliografia

Obrigatória: 

  • Morettin, Pedro Alberto. Econometria financeira: um curso em séries temporais financeiras. Edgard Blücher, 2008.
  • Tsay, Ruey S. Multivariate Time Series Analysis: with R and financial applications. John Wiley & Sons, 2013.
  • Hyndman, Rob J., and George Athanasopoulos. Forecasting: principles and practice. OTexts, 2014.

Complementar: 

  • Kuhn, Max, and Kjell Johnson. Applied predictive modeling. Vol. 810. New York: Springer, 2013.
  • Brockwell, Peter J., and Richard A. Davis. Introduction to time series and forecasting. springer, 2016.
  • Randal Douc, Eric Moulines, and David Stoffer. Nonlinear time series: theory, methods and applications with R examples. CRC Press, 2014.
  • Hamilton, James Douglas. Time series analysis. Vol. 2. Princeton: Princeton university press, 1994.
  • Harrison, Jeff, and Mike West. Bayesian forecasting and dynamic models. Springer, 1999.