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MuitosDe métodosacordo decom previsão[[Logística/Referências#refb sãoMAKRIDAKIS|Makridakis baseadaset noal. conceito(1998, p. 82-84)]] muitos métodos de queprevisão quandobaseiam-se existena existência de um padrão numa série de dados, esseassim, padrãoatravés pode ser distinguido aleatoriamente pordo alisamento (média) dosde valores dopassados, este padrão pode ser identificado de forma passadoaleatória. OA efeitoeliminação desteda alisamentoaleatoriedade é, eliminarportanto, ao aleatoriedadeprincipal efeito deste alisamento, assimou seja, o padrão pode ser projectadoutilizado nocomo futuroprevisão, eatravés utilizadoda comoprojecção previsãono futuro. EmMuitas muitosvezes casosé opossível padrãoa podedecomposição serdo decompostopadrão em subpadrões que, permitindo, assim, identificamidentificar cada um dos componentes das séries temporais emde separadoforma separada. Esta repartiçãodivisão pode,permite frequentemente,obter ajudauma maior exactidão nas previsões ajudando na melhor compreensão do comportamento da série.
MétodosGeralmente os métodos de decomposição geralmente tentam identificar duasdois componentes distintasdistintos do padrão básico subjacente, que tendem avisam caracterizar a economia e uma série de negócios. EstasEstes componentes são as tendências de ciclo e os factores sazonais. OA factortemperatura, sazonala refere-seprecipitação, ao flutuaçõesmês periódicasdo deano comprimentoe constantea comoépoca porde exemploférias asão temperatura,exemplos ado factor precipitaçãosazonal, opois mêsestão doassociados ano,a épocaflutuações periódicas de fériascomprimento constante. A tendência representa o ciclo de mudanças a longo prazo no nível da série. A tendência de ciclos é, por vezes separada em componentes de tendência e cíclicos, mas a distinção é um pouco artificial e muitos procedimentos da decomposição abordam a tendência e ciclo , como um único componente , conhecido como a evolução do ciclo. ▼compreensão do comportamento da série, e consequentemente uma maior exactidão nas previsões.
▲Métodos de decomposição geralmente tentam identificar duas componentes distintas do padrão básico subjacente, que tendem a caracterizar a economia e uma série de negócios. Estas são as tendências de ciclo e os factores sazonais. O factor sazonal refere-se a flutuações periódicas de comprimento constante como por exemplo a temperatura, a precipitação, o mês do ano, época de férias. A tendência representa o ciclo de mudanças a longo prazo no nível da série. A tendência de ciclos é, por vezes separada em componentes de tendência e cíclicos, mas a distinção é um pouco artificial e muitos procedimentos da decomposição abordam a tendência e ciclo, como um único componente conhecido como a evolução do ciclo.
A decomposição pressupõe que os dados são compostos da seguinte forma:
''Dados = padrão + erro = f (tendência - ciclo, sazonalidade, erro)''
Assim , em adição aos componentes do padrão, é também assumida a presença de um elemento de erro ou aleatoriedade , a juntar aos componentes do padrão. Este erro é assumidomuitas comovezes sendochamado ade componente «irregular» traduzindo-se na diferença entre o efeito combinado dos dois subpadrões da série e os dados reais . Por isso, muitas vezes é chamado de componente "irregular". ▼
ExistemNa váriasdecomposição alternativas para se decomporde uma série temporal existem várias alternativas que podem ser implementadas, astendo quaiscomo visamobjectivo isolar cada componente da série com a maior precisão possível. O conceito básico desta separação é empírico e consisteresume-se em remover oa primeiroevolução do ciclo de evoluçãoe, e então , isolar oa componente sazonal. Qualquer resíduo será considerado aleatório , e , embora não possa ser previsto, pode ser identificado. ▼▲Assim, em adição aos componentes do padrão, é também assumida a presença de um elemento de erro ou aleatoriedade . Este erro é assumido como sendo a diferença entre o efeito combinado dos dois subpadrões da série e os dados reais. Por isso, muitas vezes é chamado de componente "irregular".
A abordagem de decomposição pressupõe algumas fragilidades teóricas, do ponto de vista estatístico. Contudo, estas fraquezas têm sido ignoradas pelos praticantes, que têm sabido usar esta abordagem com considerável sucesso.
OsNo âmbito da análise de séries temporais, os métodos de decomposição estão entre as mais antigas abordagens demais análise de séries temporaisantigas. Estes métodos nasceram porno voltainício do inícioséculo deste séculoXX e foram iniciados a partir de duas direcções diferentes. EmNuma primeiroprimeira lugarfase, reconheceu-se o estudo da correlação serial dentro ou entre as variáveis, sendo que, deve ser eliminada qualquer correlação falsa que possa existir por causa da tendência deve ser eliminada. Em 1884, Poynting tentou durante vários anos eliminar tendências e algumas flutuações sazonais pela média dosde preços durante vários anos. Hooker (1901) seguiu o exemplo de Poynting, mas foi mais preciso nos seus métodos para eliminar a tendência. SeuO seu trabalho foi seguido por Spencer (1904) e Anderson e Nochmals (1914) que generalizaramincluíram o procedimentopolinómios de eliminaçãoordem desuperior, tendênciasampliando, deassim, modoo aprocesso incluirde polinómioseliminação de ordem superiortendências. ▼▲Existem várias alternativas para se decompor uma série temporal, as quais visam isolar cada componente da série com a maior precisão possível. O conceito básico desta separação é empírico e consiste em remover o primeiro ciclo de evolução, e então isolar o componente sazonal. Qualquer resíduo será considerado aleatório, e embora não possa ser previsto, pode ser identificado.
A partir de um ponto de vista estatistico há uma série de fragilidades teóricas na abordagem de decomposição. Os praticantes, entretanto, têm ignorado estas fraquezas e têm usado a abordagem com considerável sucesso.
Uma segunda direcçãoabordagem para o trabalho nesta área originou-se com os economistas, preocupadosque comprocuravam omaneiras impactode daprever depressãoo impacto procuraramdas maneiras de prevê-lasdepressões. Eles sentiram quea necessidade de separar os elementos da actividade económica deveriam ser separados de modo a que as mudanças no ciclo de negócios possam serfossem isoladas das mudanças sazonais e outras. A França nomeou uma comissão que em 1911 apresentou um relatório de análise das causas No âmbito da crise económica de 1907 . Estea grupoFrança introduziunomeou auma idéiacomissão, deque indicadoresem antecedentes1911 eapresentou coincidentesum erelatório acerca das suas causas. Este grupo tentou separar a tendência do ciclo de modo a que o movimento deste último pudesse ser seguido . Este grupo foi, também, responsável pela introdução da ideia de indicadores antecedentes e coincidentes. ▼▲Os métodos de decomposição estão entre as mais antigas abordagens de análise de séries temporais. Estes métodos nasceram por volta do início deste século e foram iniciados a partir de duas direcções diferentes. Em primeiro lugar, reconheceu-se o estudo da correlação serial dentro ou entre as variáveis, qualquer correlação falsa que possa existir por causa da tendência deve ser eliminada. Em 1884, Poynting tentou eliminar tendências e algumas flutuações sazonais pela média dos preços durante vários anos. Hooker (1901) seguiu o exemplo de Poynting, mas foi mais preciso nos seus métodos para eliminar a tendência. Seu trabalho foi seguido por Spencer (1904) e Anderson e Nochmals (1914) que generalizaram o procedimento de eliminação de tendências de modo a incluir polinómios de ordem superior.
Nos Estados Unidos, essa ideia foi ampliada e o conceito de construção de barómetrosindicadores da actividade foi desenvolvidadesenvolvido. AlémEm disso1915 (Copeland), foi feita uma tentativa de separar a flutuação sazonal do resto dos componentes . foi feita logo em 1915Macauley ( Copeland1930) . Ointroduziu o processo de decomposição, como é conhecida hoje , foi introduzido por Macauley (1930) quee, em 1920, introduziu o método de médias móveis que constitui a base do Census II. ▼UmO impulsouso nogeneralizado desenvolvimentode dacomputadores decomposiçãoconstituiu veioum comimpulso ano introduçãodesenvolvimento doda uso generalizado de computadoresdecomposição. Shiskin (1957) desenvolveu um programa de computador que pudesse realizar os cálculos necessários de forma fácil e rápida. Isso deu origem ao Census II, que se tornou o mais usado dos métodos de decomposição. Desde essa época, asAs abordagens de decomposição têm sido amplamente utilizadosutilizadas por ambos os economistas e analistas de negócios , desde essa época. ▼
Mais recentemente, as vantagens das abordagens de decomposição foram reconhecidas e têm sido feitos esforços para melhorarmelhorara assua abordagensaplicação. Estes esforços têm sido no sentido da introdução de rigor estatístico na abordagem, sem perder a sua intuitividadeexactidão.▼▲Uma segunda direcção para o trabalho nesta área originou-se com os economistas, preocupados com o impacto da depressão procuraram maneiras de prevê-las. Eles sentiram que os elementos da actividade económica deveriam ser separados de modo a que as mudanças no ciclo de negócios possam ser isoladas das mudanças sazonais e outras. A França nomeou uma comissão que em 1911 apresentou um relatório de análise das causas da crise económica 1907. Este grupo introduziu a idéia de indicadores antecedentes e coincidentes e tentou separar a tendência do ciclo de modo a que o movimento deste último pudesse ser seguido.
▲Nos Estados Unidos, essa ideia foi ampliada e o conceito de construção de barómetros da actividade foi desenvolvida. Além disso, uma tentativa de separar a flutuação sazonal do resto dos componentes foi feita logo em 1915 (Copeland). O processo de decomposição, como é conhecida hoje, foi introduzido por Macauley (1930) que, em 1920, introduziu o método de médias móveis que constitui a base do Census II.
▲Um impulso no desenvolvimento da decomposição veio com a introdução do uso generalizado de computadores. Shiskin (1957) desenvolveu um programa de computador que pudesse realizar os cálculos necessários de forma fácil e rápida. Isso deu origem ao Census II, que se tornou o mais usado dos métodos de decomposição. Desde essa época, as abordagens de decomposição têm sido amplamente utilizados por ambos os economistas e analistas de negócios.
▲Mais recentemente, as vantagens das abordagens de decomposição foram reconhecidas e têm sido feitos esforços para melhorar as abordagens. Estes esforços têm sido no sentido da introdução de rigor estatístico na abordagem, sem perder a sua intuitividade
([[Logística/Referências#refbMAKRIDAKIS|Makridakis, 1998, p. 82-84]]).
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