Modelagem de séries temporais financeiras: uma abordagem estatística para a identificação de modelos de média condicional

A análise de séries temporais financeiras lida com a avaliação de ativos no decorrer do tempo, possibilitando o entendimento do seu comportamento dinâmico e construir modelos capazes de prever valores futuros da série. No primeiro estágio do procedimento para construção de modelos é necessária a seleção da subclasse adequada baseada nas observações do processo, para então realizar a estimação de seus parâmetros. Neste artigo é investigada uma metodologia para determinação de uma subclasse de modelos pertencentes à classe ARIMAX para a descrição de processos geradores de séries financeiras. São apresentadas condições para a determinação da subclasse adequada e do número mínimo de parâmetros em cada estrutura. Para ilustrar o método, analisou-se os dados da série diária do índice da Bolsa de Valores de São Paulo entre os anos 2000 à 2014, atestando para o uso das estruturas de modelos ARIMAX(5,5,1,2) e ARIMAX(6,6,1,2)