Análise de séries temporais, utilizando método Box-Jenkins aplicados ao mercado de criptpmoedas

Abstract

Com um mercado em evidencia sendo movimentados mais de RS200 bilhões em 2021 as criptomoedas já estão inseridas na vida dos brasileiros. Tendo alta volatilidade as series de tempo geradas na análise de ativos traz inúmeras dificuldades à tarefa de previsão da cotação no mercado de valores. Series temporais são ferramentas importantes para analisar dados oriundos de observações coletadas sequencialmente no tempo. O propósito da análise de series de tempo em geral se evidencia de duas formas: entender ou modelar o mecanismo estocástico que gera a série observada, e prever ou antecipar valores futuros da série. Foi usado a abordagem Box-Jenkins para estimar o modelo ARIMA, cujo objetivo é prever com boa precisão valores futuros. Como será mostrado, podemos encontrar um modelo ARIMA quando a série analisada for estacionária e não sazonal.