12.1 Fundamentos sobre previsão

(Pole, West, and Harrison 1994, 4) apontam que previsão e análise de séries temporais são duas atividades distintas. “Uma previsão é uma visão de um futuro incerto”, enquanto “a análise de séries temporais é uma descrição do que já aconteceu”¹⁶. (Rob J. Hyndman and Athanasopoulos 2021, 10) indicam que a previsibilidade de um valor ou evento depende de diversos fatores, tais como

• o quão bem entendemos a estrutura do problema;
• quantos dados estão disponíveis;
• quão semelhantes são o futuro e o passado;
• se as previsões podem afetar aquilo que estamos tentando prever.

12.1.1 O que pode ser previsto

• Medidas de mercado
  • Índices de bolsa de valores
  • Taxa de câmbio
  • Preços de ações
  • Eficiência de mercado
• Medidas econômicas
  • Inflação
  • PIB
  • Desemprego
  • Déficit fiscal
• Energia
  • Demanda elétrica
  • Preço da eletricidade
  • Preço de combustíveis fósseis
  • Preço de fontes de energia renováveis
• Medidas meteorológicas
  • Temperatura
  • Precipitação
  • Umidade
• Tecnologia
  • Lei de Moore
  • Telecomunicações
• Inundações
• Terremotos
• Vendas
• Demanda de transporte
• Dinâmicas pandêmicas

Exercício 12.1 Considere as sugestões a seguir.

1. Leia a Seção https://otexts.com/fpp3/what-can-be-forecast.html.
2. Leia sobre os desafios na previsão da demanda máxima de eletricidade, parte 1 e parte 2.

12.1.2 Os passos básicos da previsão

(Rob J. Hyndman and Athanasopoulos 2021) sugerem alguns passos básicos para a tarefa de previsão, que podem ser associadas ao CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), uma metodologia e processo de modelagem de padrão aberto que formaliza o fluxo de trabalho de um projeto de dados, descrito em algumas etapas básicas (IBM 2011).

1. Entendimento do problema.
2. Entendimento e preparação dos dados.
3. Modelagem e avaliação.
4. Implementação e comunicação.

Diagrama do processo CRISP-DM

12.1.3 A perspectiva estatística da previsão

As quantidades a serem previstas são variáveis aleatórias, e a aleatoriedade aumenta à medida que a janela de previsão aumenta. Associada à predição pontual considera-se a predição por intervalo, que sob o prisma clássico pode ter um certo grau de confiança, e sob o prisma bayesiano pode-se falar em grau de credibilidade.

Exercício 12.2 Leia a Seção https://otexts.com/fpp3/perspective.html.

Referências

———. 2021. Forecasting: Principles and Practice, 3rd Ed. OTexts. https://otexts.com/fpp3/.

IBM. 2011. IBM SPSS Modeler CRISP-DM Guide. https://inseaddataanalytics.github.io/INSEADAnalytics/CRISP_DM.pdf.

Pole, Andy, Mike West, and Jeff Harrison. 1994. Applied Bayesian Forecasting and Time Series Analysis. Chapman; Hall/CRC.

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16. Forecasting and the analysis of time series are two distinct activities. A forecast is a view of an uncertain future. Time series analysis is a description of what has already happened.↩︎