DSpace at My University FC - Faculdade de Ciências FC - Estatística
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorIbraimo, Mussagy Ismael Savai-
dc.date.accessioned2021-09-16T12:54:26Z-
dc.date.issued2008-11-01-
dc.identifier.urihttp://monografias.uem.mz/handle/123456789/1598-
dc.description.abstractThis work presents the application of ARIMA models generically known as Box-Jenkins to analyze the behavior of the level of concession of land for housing in the province of Inhambane, of applicants requesting space up to 5,000 square meters, and from it to present an adequate model to do so. forecast outside the sample for the period from May to December 2008. The series does not present seasonal components in the period under analysis and is not stationary in level, as it was necessary to differentiate it in order to stabilize the variance. Several models were estimated, which the best fit to the data was the ARIMA (3,1,1) model, from which forecasts were generated, showing a stationary trendpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Eduardo Mondlanept_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectSérie temporalpt_BR
dc.subjectPrevisãopt_BR
dc.subjectEstacionaridadept_BR
dc.subjectARIMApt_BR
dc.titleEstudo da série temporal de concessão de terra para habitação no período de Janeiro de 1996 a Abril de 2008 - caso: província de Inhambanept_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1José, Bonifácio-
dc.description.resumoEste trabalho apresenta aplicação dos modelos ARIMA genericamente conhecidos por Box-Jenkins para analisar o comportamento do nível de concessão de terras para habitação da província de Inhambane, de requerentes que solicitam espaço até 5.000 metros quadrados, e a partir dele apresentar um modelo adequado para fazer previsão fora da amostra para o período de Maio a Dezembro de 2008. A série não apresenta componentes sazonais no período em análise e não é estacionária em nível, pois foi necessário diferenciá-la por forma a estabilizar a variância. Estimaram-se vários modelos dos quais o que melhor se ajustou aos dados foi o modelo ARIMA(3,1,1), a partir dele foram geradas previsões, que mostram uma tendência estacionáriapt_BR
dc.publisher.countryMoçambiquept_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Ciênciaspt_BR
dc.publisher.initialsUEMpt_BR
dc.subject.cnpqCiências Exactas e da Terrapt_BR
dc.subject.cnpqProbabilidade e estatísticapt_BR
dc.description.embargo2021-09-16-
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