USO DAS SÉRIES TEMPORAIS PARA ANALISAR A RELAÇÃO ENTRE SALÁRIO MÍNIMO E O PODER DE COMPRAS NO BRASIL

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA

CENTRO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS

DEPARTAMENTO DE CONTABILIDADE E FINANÇAS

CURSO DE CIÊNCIAS ATUARIAIS

DISCIPLINA: ECONOMETRIA

Professor: Erik Figueiredo

TRABALHO FINAL – III AVALIAÇÃO

TEMA: USO DAS SÉRIES TEMPORAIS PARA ANALISAR A RELAÇÃO ENTRE SALÁRIO MÍNIMO E O PODER DE COMPRAS NO BRASIL

ALUNO: MÁRCIO SOARES DOS SANTOS

MATRÍCULA: 11313282

RAQUEL VIANA PINTO

MATRÍCULA:

MAIO, 2017

INTRODUÇÃO

        O presente trabalho tem o propósito de analisar a partir das séries temporais a relação existente entre o salário mínimo e o poder de compras no Brasil. Ao se utilizar as séries temporais procura-se: descrever a série, verificar suas características mais relevantes e suas possíveis relações com outras séries; a partir de valores históricos da série (e possivelmente de outras séries também) procura-se estimar previsões de curto prazo (forecast). O número de instantes à frente para o qual é feita a previsão é chamado de horizonte de previsão.

        Sabe-se que uma série temporal é um conjunto de observações ordenadas no tempo, não necessariamente igualmente espaçadas, que apresentam dependência serial, isto é, dependência entre instantes de tempo. A notação usada para denotar uma série temporal é S1, S2, S3... , ST que indica uma série de tamanho T. Uma grande quantidade de fenômenos de natureza física, biológica, econômica etc. pode ser enquadrada nesta categoria. A maneira tradicional de analisar uma série temporal é através da sua decomposição nas componentes de tendência, ciclo e sazonalidade. (Morettin, 1987).

        Os principais objetivos são: compreender o mecanismo gerador da série e predizer o comportamento futuro da série. Compreender o mecanismo da série possibilita:

• Descrever efetivamente o seu comportamento;
• Encontrar periodicidades;
• Tentar obter razões para o seu comportamento; e
• Controlar a trajetória.

        Utilizando-se de uma série temporal para analisar determinadas relações deve-se levar em consideração:

1. ESTACIONARIDADE

De acordo com Bertolo (2012) significa dizer que o comportamento da série não se altera com o passar do tempo, ou seja, média e facp não mudam se caminharmos no tempo. Ou seja, um processo estacionário tem a propriedade de que a média, variância e estrutura de autocorrelação não mudam no decorrer do tempo. Estacionariedade pode ser definida em termos matemáticos precisos, mas para os nossos propósitos queremos dizer uma série parecida com um plano liso, sem tendência, variância constante no decorrer do tempo, um estrutura de autocorrelação constante no decorrer do tempo e nenhuma flutuação periódica (sazonalidadae). Se a série temporal não for estacionária, podemos frequentemente transformá-la em estacionária com uma das técnicas seguintes.

Podemos diferenciar os dados. Isto é, dada a série Zt, criamos a nova série

[pic 1]

Os dados diferenciados conterão um ponto a menos que os dados originais. Embora você possa diferenciar os dados mais que uma vez, uma diferenciação é geralmente suficiente.

Se os dados tiverem uma tendência, podemos ajustar algum tipo de curva aos dados e depois então modelar os resíduos daquele ajuste. Desde que o propósito do ajuste é simplesmente remover tendências de longo prazo, um ajuste simples, tal como uma linha reta, é tipicamente usado.