Modelos de Séries Temporais com R


Aprenda os tipos de componentes que compõe uma série temporal, entenda os modelos clássicos da metodologia de box and jenkis, como lidar com sazonalidade e como escolher o melhor modelo para realizar previsões baseado em dados históricos.

Ementa:

▪ Introdução às Série Temporal;

▪ Dados em Séries Temporais;

▪ Estacionariedade; Diferenciação, Ruído Branco;
▪ Componentes da Série Temporal
▪ Autocorelação e Autocorrelação Parcial;
▪ Médias Móveis
▪ Box and Jenkis
▪ Holt Winters
▪ Processo Autoregressivo Integrado e de Médias Móveis- ARIMA
▪ Métricas de Seleção

Até o momento na plataforma:

Carga horária prevista: 10 Horas

Prof. Dr. Ricardo limongi:

Graduado em Administração pela PUC-GO, Pós Graduado em Gestão Financeira e Controladoria pela FGV-RJ e Gestão Financeira pela PUC-GO, Mestre em Administração pela Unisinos, e Doutor em Administração na linha de Estratégias de Marketing pela EAESP/FGV, com período sanduíche na Cornell University sob supervisão de Vithala Rao. Suas pesquisas já foram, indicadas e/ou premiadas, pela base de dados internacional Emerald (2015/2017) e eventos científicos como SEMEAD (2013) e EMA (2014/2018). Teve projetos aprovados em Editais Científicos pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás (FAPEG) e pelo CNPQ. Atualmente é Editor Associado da Revista Contabilidade, Gestão e Governança (CGG). Pesquisador e Coordenador do Programa de Pós Graduação em Administração da UFG onde trabalha com temas ligados a Economia Comportamental e Desempenhos Aplicados ao Marketing; Modelagem Econométrica e Experimentos em Marketing. Professor Visitante no Masters Program in Marketing na Universidad de Santiago de Chile. Atua como coordenador, do ADMKT – Grupo de Ensino, Pesquisa e Extensão em Marketing e Data Analytics (https://admkt.face.ufg.br/), certificado pelo CNPq.

Inscreva-se