Séries temporais são sequências de dados coletados ou registrados em intervalos de tempo regulares. Esses dados são usados para analisar padrões, tendências e sazonalidades ao longo do tempo, sendo amplamente aplicados em áreas como economia, finanças, meteorologia, e muito mais¹².

Principais Ferramentas Matemáticas

1. Médias Móveis: Utilizadas para suavizar flutuações de curto prazo e destacar tendências de longo prazo.
2. Suavização Exponencial: Técnica que aplica pesos decrescentes exponencialmente aos dados passados.
3. Modelos ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): Combinam autoregressão, médias móveis e diferenciação para modelar séries temporais.
4. Modelos de Decomposição Sazonal: Separação da série temporal em componentes de tendência, sazonalidade e ruído.
5. Modelos de Séries Temporais Multivariadas (VAR e SVAR): Analisam a interdependência entre múltiplas séries temporais³⁴.

Principais Softwares

1. R: Possui pacotes como forecast e tseries que são amplamente utilizados para análise de séries temporais.
2. Python: Bibliotecas como pandas, statsmodels e prophet são muito populares para manipulação e modelagem de séries temporais⁵.
3. Excel: Embora mais limitado, oferece ferramentas básicas para análise de séries temporais, como gráficos e funções estatísticas⁶.
4. Tableau: Utilizado para visualização de dados, permite criar gráficos interativos de séries temporais.
5. SAS: Software robusto para análise estatística, incluindo funcionalidades avançadas para séries temporais⁷.
6. SPSS: Oferece várias opções para análise de séries temporais, sendo amplamente utilizado em pesquisas sociais⁸.

Essas ferramentas ajudam a identificar padrões e prever comportamentos futuros, sendo essenciais para a tomada de decisões informadas em diversas áreas.