Séries Temporais

Series temporais são conjuntos de dados organizados de forma cronológica, que demonstram o comportamento de uma variável ao longo do tempo, com dados equidistantes.

A análise de séries temporais se concentra na compreensão e identificação de padrões, tendo como aplicação mais comum a previsão de eventos futuros com base em tendências identificadas no passado. O gráfico acima demonstra o comportamento da taxa de desocupação no Brasil nos últimos 18 meses, de acordo com os dados disponibilizados pelo IPEADATA.

Análises

Análise de tendências: Uma análise de tendências é usada para identificar padrões ao longo do tempo, pode ser usada para identificar se a taxa de desocupação está aumentando, diminuindo ou permanecendo constante ao longo dos anos.

Análise de sazonalidade: Usada para identificar padrões que ocorrem em determinadas épocas do ano. Por exemplo, uma análise de sazonalidade pode ser usada para identificar se a taxa de desocupação é maior ou menor em determinados meses/epócas do ano.

Modelagem autorregressiva: É um tipo específico de análise baseado na combinação linear das observações passadas, usada para prever valores futuros.

Ao longo dos últimos anos, o uso de técnicas de regressão linear para entender o impacto de séries temporais em outras variáveis tem sido cada vez mais popular. Isto pode ser atribuído a vários fatores, incluindo o aumento da disponibilidade de dados históricos e o desenvolvimento de novas técnicas de análise. A utilização desta técnica permite que seja identificado e quantificado o impacto de diversos fatores.

Uma aplicação muito utilizada é o impacto de fatores macroeconômicos na Perda Esperada de uma instituição, conceito comumente denominado de Forward Looking.

As séries temporais têm uma grande importância no mundo financeiro, sendo aplicado em diversos âmbitos, esperamos que estes conceitos tenham te ajudado a entender um pouco mais sobre séries temporais.