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Sobre
Modelos de Séries Temporais Univariados: teoria e prática
A análise de séries temporais é uma das ferramentas mais valiosas para quem trabalha com dados econômicos e financeiros. Compreender padrões, identificar tendências e projetar cenários futuros permite uma tomada de decisão mais precisa e estratégica.
Este curso foi desenvolvido para capacitar profissionais e estudantes a modelar, analisar e prever comportamentos de séries temporais univariadas. Com uma abordagem prática e aplicada, o programa combina conceitos fundamentais com técnicas avançadas de modelagem, sempre com foco em aplicações reais em economia e finanças.
Ao longo de 60 horas de aula, você aprenderá a utilizar o software R para implementar modelos de Alisamento Exponencial, ARIMA, decomposição sazonal (X13-ARIMA-SEATS), modelos ARCH/GARCH e métodos de cálculo de Value at Risk (VaR), entre outros. Além disso, serão exploradas técnicas para detecção de ciclos e análise de estacionariedade.
O curso aborda desde fundamentos — como operadores de diferença, testes de hipóteses e identificação de componentes das séries — até métodos avançados de previsão e controle de risco.
Destaques do curso:
- Abordagem prática com uso intensivo de software R
- Foco em aplicações em economia e finanças
- Metodologia interativa, com estudos de caso e exercícios orientados
- Certificado de participação com 60 horas-aula
Mais informações
- Objetivos
Capacitar profissionais e estudantes para modelar, analisar e prever comportamentos de séries temporais univariadas com aplicações práticas em economia e finanças. O curso oferece uma abordagem completa, combinando teoria estatística e aplicação prática com o software R, permitindo que os participantes dominem técnicas de análise temporal e aprimorem a tomada de decisão baseada em dados.
- Metodologia
Aulas expositivas com foco prático;
Estudos de caso e aplicações reais em economia e finanças;
Atividades práticas com software R;
Discussões e exercícios orientados.
- Público alvo
Economistas, estatísticos, engenheiros e profissionais de análise de dados;
Profissionais de instituições financeiras (bancos, corretoras, gestoras de ativos);
Servidores públicos que atuam em secretarias de planejamento, fazenda e controle;
Consultores em gestão de risco e finanças corporativas;
Estudantes de graduação e pós-graduação em Economia, Estatística, Administração, Engenharia e áreas afins.
