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Campo DCValorIdioma
dc.creatorAssane, Cachimo Combo-
dc.date.accessioned2021-06-08T10:26:57Z-
dc.date.issued2009-01-07-
dc.identifier.urihttp://monografias.uem.mz/handle/123456789/985-
dc.description.abstractThe present work develops a model for forecasting car imports for Maputo province and city, based on data from January 2002 to June 2008. For this purpose, the univariate models developed by Box and Jenkins were applied. A literature review on some statistical forecasting models was presented, mainly the ARIMA model, with its particularities and applicability. During the period under study, the non-stationarity of the series in level was found, making it through the transformation into first difference. Of the identified models, ARIMA(O,1,1) suggested the best fit to the data, therefore, the best for the prediction. Import forecasts for the period July 2008 to March 2009 indicate an increasing trend. (TRADUÇÃO NOSSA)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Eduardo Mondlanept_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectImportações de automóveispt_BR
dc.subjectPrevisao das importaçoespt_BR
dc.subjectModelos ARIMA de Box e Jenkinspt_BR
dc.subjectModelos estatísticospt_BR
dc.subjectEstacionariedadept_BR
dc.titleAplicação dos modelos univariados para a análise das importações de automóveis ligeiros, no período de Janeiro de 2002 á Junho de 2008 caso: província e Cidade de Maputopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Devesse, Guilherme-
dc.description.resumo0 presente trabalho desenvolve um modelo de previsão das importações de automóveis ligeiros para província e cidade de Maputo, com base nos dados do período de Janeiro de 2002 à Junho de 2008. Para o efeito, foram aplicados os modelos univariados desenvolvidos por Box e Jenkins. Foi apresentada uma revisão da literatura sobre alguns modelos estatísticos de previsão, principalmente o modelo ARIMA, com suas particularidades e aplicabilidades. Durante o período em estudo, constatou-se a não estacionariedade da série em nível, tornando-a através da transformação em primeira diferença. Dos modelos identificados, o ARIMA(O,1,1) sugeriu melhor ajuste aos dados, por conseguinte, o melhor para a previsão. As previsões das importações para o período de Julho de 2008 à Março de 2009 indicam uma tendência crescente.pt_BR
dc.publisher.countryMoçambiquept_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Informatica e Matematicapt_BR
dc.publisher.initialsUEMpt_BR
dc.subject.cnpqCiências Sociais Aplicadaspt_BR
dc.subject.cnpqEconomiapt_BR
dc.description.embargo2021-06-07-
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