[pt] O bootstrap de B. Efron, que não poderia ser imaginado sem os computadores de hoje, pode resolver vários problemas livre da suposição de Gaussianidade para os dados. Este trabalho tem o objetivo de apresentar essa técnica computacionalmente intensiva no contexto de Séries temporais - Metodologia Box and Jenkins. Como se sabe essa Metodologia possui alguns resultados assintóticos. Então, na fase da identificação da estrutura do modelo, pode apresentar problemas em regiões do espaço paramétrico aqui determinadas,. O bootstrap é proposto como opção e um estudo de simulação, comparativo, é apresentado. Constrói- se a distribuição bootstrap da autocorrelação e autocorrelação parcial, amostrais, e ainda a distribuição bootstrap do estimador de MQNL dos coeficientes de modelos ARMA (p, q). consequentemente, fica disponí­vel medida não- paramétrica da precisão da estimativa. O estudo de simulação que aborda o estimador de MQNL dos coeficientes enfoca, basicamente, a região de fronteira da estacionariedade e inversibilidade. / [en] The bootstrap of B. Efron, what should not be imagined without fast andcheaper computation, can solve several problems free from assumption that the data conform to a bell-shaped curve. This work has the aim to present this computer-intensive technics in the context of Time Series - Box and Jenkins´s Methodology. As we know this methodology own some asymptotic results. Then in the identification stage of the structure of the model it may present some troubles on regions of the parametric space, as we show later on the bootstrap is proposed as an aption and a comparative simulation study is pointed out. We build up the bootstrap distribution of the sample autocorrelation and sample partial autocorrelation, and yet a bootstrap distribution to the non-linear LS estimator of the coefficients to the ARMA (p,q) model. As a consequence we get the non- parametric measure of the accuracy of the estimates. The study of simulation wich takes into account the non-linear LS estimato to the coefficients, actually focalize the borden of the stationarity and invertibility region.