Modelos ARIMA-SARIMA-ARIMAX: Guia Completo para Análise de Séries Temporais com EViews

Tarefa 3 Modelos de Equação Única Vence 7 de junho de 2022 às 0730 Instruções Procure uma variável que esteja intuitivamente relacionada com a variável que você escolheu para modelar e prever por ARIMA dica verifique variáveis que você intua serem associadas e veja se graficamente se comportam de maneira parecida ao longo do tempo Se as variáveis não forem estacionárias devem ser cointegradas Etapas importantes antes de estimar os modelos 1 análise gráfica sobre estacionariedade e cointegração 2 testes de raiz unitária para classificação das variáveis 3 testes de cointegração 4 testes de causalidade Granger Etapas seguintes 5 Havendo possibilidade de cointegração verifique se um modelo linear pode ser aceito para relacionar as variáveis e representar um equilíbrio de longo prazo entre elas gráfico estimação e checagem 6 Para esta atividade mesmo se o teste de causalidade Granger concluir que as variáveis são endógenas na relação entre elas em todas as defasagens testadas será permitido que dê continuidade à estimação a partir de equação única Com base na variável que você escolheu na atividade 1 estime seu processo gerador por meio de um modelo ARIMASARIMAARIMAARIMAXSARIMAX com correção por ARCHGARCH se for o caso Entregue um relatório em word nomeado com o seu nome constando todas as saídas relevantes do EViews para explicar o modelo encontrado O relatório deverá conter 1 Análise gráfica da estacionariedade da variável testes de raiz unitária e classificação da ordem de integração da variável 2 Correlograma inicial e final com a justificativa do fim da modelagem 3 Modelo ARIMA estimado com a ordem da modelagem incluindo o componente sazonal se a sazonalidade for modelada também 4 Testes para verificação se o modelo é BLUE e caso o modelo proposto não seja homoscedástico fazer o tratamento por ARCHGARCH 5 Criar e incluir no modelo variáveis dummies de outlier se forem necessárias e identificáveis lembrese de que se não souber o que provocou o comportamento fora da curva não é possível geral a dummy para neutralizálo 6 Modelo final para fazer projeções 7 Verificação da qualidade do modelo para fazer previsões aceitáveis por meio do Coeficiente de Desigualdade de Theil 8 Classificação ARIMA da variável original e 9 Projeção da média direta se estacionária ou indireta se não estacionária e da variânciadesvio padrão da variável se a variância for modelada para o período subsequente ao de sua amostra não excluir a última observação como fizemos em aula Use o nível de significância de 5 Atenção para o prazo de entrega pois entregar fora do prazo implica em reduções da nota 7 Estime o modelo de equilíbrio de longo prazo dando preferência se possível a um modelo dinâmico não esquecendo de incorporar eventuais dummies de outlier se identificadas 8 Verifique se o modelo encontrado é BLUE e caso necessário faça as correções previstas 9 Verifique se o modelo encontrado tende a gerar boas previsões Coeficiente de Desigualdade de Theil 10 Faça uma previsão um passo adiante por esse modelo 11 Verifique a possibilidade de um equilíbrio de curto prazo entre as variáveis não esquecer de incluir no modelo o Mecanismo de Correção de Erros Também dê preferência para modelos dinâmicos 12 Verifique se o modelo encontrado é BLUE e caso necessário faça as correções indicadas 13 Verifique por Theil se o modelo tende a gerar boas projeções indiretas 14 Faça uma projeção por esse modelo de equilíbrio de curto prazo encontrado 15 Explique e justifique a escolha preferida entre os dois modelos para as projeções feitas