O curso é dividido em três partes:
- Modelagem clássica de séries temporais (50% do curso)
- Deep Learning aplicados a dados de séries temporais (25% do curso)
- Métodos baseados em árvores de decisão aplicados a dados de séries temporais (25% do curso).
Informações Básicas
Obrigatória:
• MORETTIN, P. A.; TOLOI, C.M.C. Análise de Séries Temporais; São Paulo: Edgard Blücher, 2004.
• ENDERS, Walter. Applied Econometric Time Series, Wiley; 3rd edition, 2009.
• STOCK, James and WATSON, Mark. Introduction to Econometrics. Prentice Hall, 3rd edition, 2015
Complementar:
• DAVIDSON, R. and MACKINNON, J. Econometric Theory and Methods. Oxford University Press, 2004.
• GREENE, W. Econometric Analysis. Prentice Hall, 2003
• KMENTA, J. Elementos de Econometria. Atlas, 1980.DAVIDSON, R., e MACKINNON, J. Econometric Theory and Methods. Oxford University Press, 2004.
• GRANGER, C.W.J. e NEWBOLD, P., 1986, “Forecasting Economic Time Series," Academic Press 2a. Ed.
• WOOLDRIDGE, J. Introductory Econometrics: A Moderm Approach. Cengage, 6th edition, 2016