Análise multivariada de dados - série sazonal

Licenciatura em Gestão de Sistemas de InformaçãoAnálise Multivariada de Dados 2º Ano – 3º Semestre |

Série Sazonal |

Discentes: Adriano Pires | Nº100323034Alexandra Pinela | Nº100323078Magda Pereira | Nº 100323055Mafalda Lourenço | Nº100323006 | Docente: Prof. Aníbal Areia |

Setúbal, 11 de janeiro de 2013 * Índice Índice de Ilustrações 1 1 Introdução 2 2 Descrição da Série 3 3 Modelação e Previsão da Série 5 3.1 Ajustamento de Sazonalidade Aditivo 5 3.2 Ajustamento de Sazonalidade Multiplicar 8 3.3 Modelos de Alisamento Exponencial Holt-Winters aditivo 11 3.4 Modelos de Alisamento Exponencial Holt-Winters multiplicativo 13 4 Seleção do 'melhor' modelo 15 4.1 Erros de previsão e Determinar o erro RMSE 15 5 Previsão para fora da amostra com o 'melhor' modelo 16 6 Conclusão 17

* Índice de Ilustrações Ilustração 1 - Gráfico da série sazonal 3 Ilustração 2 - Gráfico da série sazonal com a série do modelo multiplicativo 14 Ilustração 3 - Previsão para fora da amostra 16 Ilustração 4 - Gráfico de previsão para fora da amostra do modelo multiplicativo 16

Introdução
No âmbito da unidade curricular de Análise Multivariada de Dados, foi-nos proposto a elaboração de um trabalho prático para analisar e tratar os dados com os Métodos de Previsão. Com base no programa IBM SPSS Statistics, interpretamos os relatórios gerados e aplicámos os conhecimentos adquiridos nas aulas.
Este trabalho teve como objectivo aplicar o modelo de regressão linear clássico em estudos econométricos ligados às ciências empresariais, utilizar os métodos tradicionais, de médias móveis e de alisamento exponencial na modelação e previsão de séries temporais económicas e de gestão e ter conhecimentos do funcionamento do software IMB SPSS Statistics.
Os dados recolhidos, foram retirados do Instituto Nacional de Estatística (INE), podendo dizer que se tratam de dados credíveis.
Neste trabalho iremos analisar uma Série Sazonal,