Modelos de séries temporais ajustados a dados de contagem com problemas de superdispersão

Abstract

No trabalho em questão foram aplicados métodos de séries temporais e de Modelos Lineares Generalizados (MLG), a princípio com a finalidade de apresentar novos procedimentos para a modelagem de séries temporais, que tenha relação aos MLG com estrutura autorregressiva de média móvel (ARMA), foi verificada a normalidade pelo teste de Anderson-Darling (1952, 1954) que pode ser utilizado para avaliar se a amostra segue distribuição normal, diante disso, como os dados são de contagem, aplicou-se os métodos de modelos lineares generalizados, no qual, utilizou-se de modelos com distribuição Poisson e Binomial Negativa, detectou-se que os dados tinham superdispersão, nesse aspecto, usou-se os Modelos Autorregressivos e de Médias Móveis Generalizados (GARMA), em ambos os métodos para escolha do modelo mais eficaz aos dados, utilizou- se como critério de seleção o AIC, assim, verificou-se que os modelos GARMA Poisson e GARMA Binomial Negativo foram mais habilitados para a modelagem de dados de contagem com dependência temporal.