El desarrollo de gran parte de los modelos y métodos estadísticos, específicamente relacionados con series temporales, ha ido ligado al deseo de estudiar aplicaciones específicas dentro de diversos ámbitos científicos. El presente trabajo también surgió con el objetivo de resolver diversos problemas que se plantean dentro del ámbito econométrico, aunque también puede ser usado en otros ámbitos, todos ellos ligados con un conjunto de datos históricos y con una aplicación muy concreta al estudio del “egreso de divisas” en Bolivia. Se han estudiado a profundidad los modelos para series temporales que únicamente dependían del pasado de la propia serie. En el presente trabajo se inicia el análisis de una serie temporal teniendo en cuenta algún tipo de información externa. En el capítulo 1 se sustenta fuertemente el hecho de investigar acerca de aspectos ajenos a la serie temporal que llegan de algún modo a alterar su normal comportamiento. El capítulo 2 desarrolla minuciosamente modelos univariantes conocidos con el nombre de ARIMA, desarrollando su parte teórica. Posteriormente se complementa esta perspectiva univariante añadiéndose una parte determinística correspondiente al análisis de intervención construyendo así el modelo ARIMA CON INTERVENCIONES, la utilización de éstos modelos es comparada en el capítulo 3, de esta manera se distingui cual de los dos es más efectivo cuando los datos son afectados por eventos circunstanciales. La metodología del modelo ARIMA CON INTERVENCIONES es una herramienta útil para “modelizar” el comportamiento de las series temporales que presentan modificaciones a raíz de eventos ajenos que no pueden ser controlados.

CRUZ, Cristovam Colombo dos Santos. Análise de séries temporais para previsão mensal do ICMS: o caso do Piauí. 2007. 81f. Dissertação (mestrado profissional) - Programa de Pós-Graduação em Economia, CAEN, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2007. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-11-13T22:36:04Z No. of bitstreams: 1 2007_dissert_ccscruz.pdf: 416574 bytes, checksum: f7d6cde0d07aeff034c1c62ed652af3f (MD5) / Approved for entry into archive by Mônica Correia Aquino(monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-11-13T22:36:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2007_dissert_ccscruz.pdf: 416574 bytes, checksum: f7d6cde0d07aeff034c1c62ed652af3f (MD5) / Made available in DSpace on 2013-11-13T22:36:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2007_dissert_ccscruz.pdf: 416574 bytes, checksum: f7d6cde0d07aeff034c1c62ed652af3f (MD5) Previous issue date: 2007 / This dissertation deals with a research on the temporal series analysis for the monthly forecast of the turnover and services tax – ICMS in Brazil – in the state of Piauí. The aim of this research is to offer the statewide policymakers a consistent forecast and powerfully predictive model, so as to contribute to the state finance management. In this work, the ARIMA and Assignment Function models were used to carry out forecasts, as well as Forecast Combination. The dissertation presents a diagnosis of the ICMS in the state of Piauí, a review on the literature where the main theoretical aspects of the models carried out in the work are addressed, in addition to the empirical findings analysis. As a conclusion, it can be observed that the findings carried out in this dissertation are in harmony with other results of similar works carried out on the theme, which corroborates the importance of the models using the temporal series analysis as a forecasting instrument. / Esta Dissertação trata de pesquisa sobre a análise de séries temporais para previsão mensal do Imposto Sobre Circulação e Mercadorias e Prestação de Serviços – ICMS no estado do Piauí. Objetiva-se com essa pesquisa oferecer aos gestores do estado um modelo de previsão consistente e com bom poder preditivo, de forma a contribuir com a gestão financeira estadual. No trabalho, utilizaram-se os modelos ARIMA e Função de Transferência para realizar previsões, bem como o Modelo Combinação de Previsões. A dissertação apresenta um diagnóstico do ICMS no estado do Piauí e uma revisão da literatura onde são abordados os principais aspectos teóricos dos modelos utilizados no trabalho, bem como a análise dos resultados empíricos. Ao final, pode-se observar que os resultados obtidos na presente dissertação, estão em sintonia com outros resultados obtidos em trabalhos semelhantes realizados sobre o tema, o que vem a confirmar a importância dos modelos que utilizam a análise de séries temporais como instrumento de predição.

ALMEIDA, A. F. M. Análise comparativa da aplicação de modelos para imputação do volume médio diário de séries históricas de volume de tráfego. 2010. 100 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Transportes) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2010. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2012-02-23T15:02:03Z No. of bitstreams: 1 2010_dis_afmalmeida.pdf: 1017311 bytes, checksum: b237d72410de031a5badf23203368e8b (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2012-02-23T16:05:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2010_dis_afmalmeida.pdf: 1017311 bytes, checksum: b237d72410de031a5badf23203368e8b (MD5) / Made available in DSpace on 2012-02-23T16:05:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2010_dis_afmalmeida.pdf: 1017311 bytes, checksum: b237d72410de031a5badf23203368e8b (MD5) Previous issue date: 2010-09 / In order to improve the road system, with regard to its infrastructure and operation, it is necessary to perform studies and planning, by seeking the best use of existing resources. Therefore an important traffic measure is used, i.e., vehicle volume. Traffic data is collected either manually or electronically; however both ways can fail and not collect all data. In the case of electronic counting equipment, the continuous data collection may form a time series, which produces failures in the database due to non-collection, which can compromise the studies based on this information. Therefore this work aims to perform analysis of methods used to estimate these missing values, by trying to know the most effective model for the Average Daily Volume variable of the data obtained by the continuous counting stations installed in the state highways of Ceará. The estimation models used in this work are the ARIMA models for time series analysis, and simple models, which present a less complex application and a faster processing, while the ARIMA requires more specific knowledge of the professional who uses it. The most effective method considered herein was the one that obtained smaller errors after the application of the models. Four permanent counting stations were selected for these applications, according to the percentage of valid data and its location, by seeking the use of stations in representative points of the state. The best model found was ARIMA (1,0,1)7 (with an average error of 1.816%), however one of the simplest models, MS2, produced results similar to those of ARIMA (an average error of 1.837%), and it can also be considered suitable for application in the allocation of missing values. / Para melhorias do sistema rodoviário, tanto no que se refere à infra-estrutura quanto à operação, é necessário a realização de estudos e planejamento, buscando a melhor utilização dos recursos existentes. Para tanto, faz-se o uso de uma importante medida de tráfego, o volume veicular. Os dados de tráfego são coletados por meio manuais ou eletrônicos, porém, ambos podem apresentar falhas e não coletar os dados em sua totalidade. No caso dos equipamentos eletrônicos de contagem, a coleta contínua pode formar uma série histórica, que, devido a não coleta, gera falhas ao longo da base de dados, as quais podem comprometer os estudos embasados nestas informações. Este trabalho busca, portanto, realizar análises de métodos empregados para estimação destes valores faltosos, buscando conhecer o modelo mais eficaz para a variável Volume Médio Diário dos dados obtidos pelos postos de contagem contínua instalados nas rodovias estaduais do Ceará. Os modelos de estimação aplicados neste trabalho são os modelos ARIMA de análise de séries temporais, e modelos simples, que apresentam aplicação menos complexa e processamento mais rápido, enquanto que o ARIMA demanda maior conhecimento específico do profissional que o utiliza. Assim, o método mais eficaz aqui considerado foi o que obteve menores erros após aplicação do modelo. Para estas aplicações foram selecionados quatro postos permanentes, de acordo com o percentual de dados válidos e sua localização, buscando a utilização de postos em pontos representativos do estado. O melhor modelo encontrado foi o ARIMA (1,0,1)7 (com erro médio de 1,816%), porém, um dos modelos simples, o MS2, obteve resultados próximos aos do ARIMA (erro médio 1,837%), e também pode ser considerado satisfatório para aplicação na imputação de valores faltosos.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:17:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5969_1.pdf: 1504936 bytes, checksum: c5647bff1c1bd1fe1a5f7cbe7319989a (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / A presente tese pretende desenvolver estudos aplicados ao setor elétrico brasileiro - SEB. Inicialmente, é feita uma revisão geral do SEB, enfocando as instituições e os agentes atuantes no setor. Em um primeiro estudo são feitas previsões para a demanda por energia elétrica no Nordeste no período 2004-2010. As previsões foram revisadas, ainda, de forma a levarem em conta o efeito do racionamento de energia elétrica ocorrido em 2001. Como resultado, os modelos ajustados apresentaram um bom poder de explicação e os valores das elasticidades foram próximos aos obtidos em outros estudos similares. Em um outro estudo, utilizou-se modelos ARIMA para previsão de preços spot de energia elétrica no Brasil. Finalmente, para analisar o potencial de exercício de poder de mercado no segmento de geração do SEB, foi utilizado o modelo de oligopólio de Cournot para analisar o impacto de variações na estrutura do setor sobre os preços de equilíbrio do mercado. Nestes termos, observou-se um maior potencial de exercício de poder de mercado em meses de menor disponibilidade de geração hidráulica. Outros fatores importantes no modelo foram a elasticidade da demanda e a estrutura do setor, em termos do número e do tamanho das firmas

Por meio do monitoramento da evolução da temperatura da mistura cimento-madeira, pode-se utilizar esta informação como uma série temporal. O objetivo deste estudo foi utilizar modelos de séries temporais para descrever as séries de temperatura do experimento constituído por diferentes espécies associadas a resíduos de Candeia na produção de painéis particulado e compara-las duas a duas para averiguar se foram geradas pelo mesmo processo estocástico. Inicialmente foi realizado um estudo para avaliar a estacionariedade das séries utilizando o correlograma e o teste da raiz unitária de Dickey-Fuller, na qual todas as séries apresentaram não estacionariedade, para o tratamento de 25% Candeia e Eucalipto com tratamento prévio de água foi dita uma série I(2) e pelos critérios AIC, BIC e MAPE o melhor modelo foi ARIMA(2, 2, 2), para o tratamento de 50% Candeia e Eucalipto também com tratamento prévio de água foi dita uma série I(1) e pelos critérios o melhor modelo foi ARIMA(4, 2, 2), para o tratamento de 75% Candeia e Eucalipto com tratamento prévio de água foi dita uma série I(1) com o modelo ARIMA(5, 1, 0), e para o tratamento de 25% Candeia e Eucalipto sem tratamento prévio de água foi dita uma série I(1) com o modelo ARIMA(2, 1, 2). Em relação à comparação das séries temporais contempladas neste trabalho é possível concluir que as mesmas são diferentes entre si, ou seja, não foram geradas pelo mesmo processo estocástico. / By monitoring the temperature evolution of the cement-wood mixture, one can utilize this information as a time series. The objective of this study was to utilize time series models to describe the temperature series from an experiment, consisting of different species associated to Candeia residuals in the production of particleboard panels, and do a pairwise comparison to verify if they were generated from the same stochastic process. Initially it was realized the Dickey-Fuller unit root test to verify series stationarity, which indicated that all series were not stationary. For the 25% Candeia and Eucalyptus treatment with previous water treatment the series was best modelled by an ARIMA(2, 2, 2) as evidenced by the AIC, BIC and MAPE criteria. For the 50% Candeia and Eucalyptus treatment also with previous water treatment the series was best modelled by an ARIMA(4, 2, 2) as indicated by the same criteria. Finally for the 75% Candeia and Eucalyptus treatment with previous water treatment and the 25% Candeia and Eucalyptus treatment without previous water treatment the best models were the ARIMA(5, 1, 0) and the ARIMA(2, 1, 2) respectively. In relation to the comparison of the time series contemplated in this study it is possible to conclude that they are different, that is, they were not generated by the same stochastic process.

nÃo hà / Esta DissertaÃÃo trata de pesquisa sobre a anÃlise de sÃries temporais para previsÃo mensal do Imposto Sobre CirculaÃÃo e Mercadorias e PrestaÃÃo de ServiÃos â ICMS no estado do PiauÃ. Objetiva-se com essa pesquisa oferecer aos gestores do estado um modelo de previsÃo consistente e com bom poder preditivo, de forma a contribuir com a gestÃo financeira estadual. No trabalho, utilizaram-se os modelos ARIMA e FunÃÃo de TransferÃncia para realizar previsÃes, bem como o Modelo CombinaÃÃo de PrevisÃes. A dissertaÃÃo apresenta um diagnÃstico do ICMS no estado do Piauà e uma revisÃo da literatura onde sÃo abordados os principais aspectos teÃricos dos modelos utilizados no trabalho, bem como a anÃlise dos resultados empÃricos. Ao final, pode-se observar que os resultados obtidos na presente dissertaÃÃo, estÃo em sintonia com outros resultados obtidos em trabalhos semelhantes realizados sobre o tema, o que vem a confirmar a importÃncia dos modelos que utilizam a anÃlise de sÃries temporais como instrumento de prediÃÃo. / This dissertation deals with a research on the temporal series analysis for the monthly forecast of the turnover and services tax â ICMS in Brazil â in the state of PiauÃ. The aim of this research is to offer the statewide policymakers a consistent forecast and powerfully predictive model, so as to contribute to the state finance management. In this work, the ARIMA and Assignment Function models were used to carry out forecasts, as well as Forecast Combination. The dissertation presents a diagnosis of the ICMS in the state of PiauÃ, a review on the literature where the main theoretical aspects of the models carried out in the work are addressed, in addition to the empirical findings analysis. As a conclusion, it can be observed that the findings carried out in this dissertation are in harmony with other results of similar works carried out on the theme, which corroborates the importance of the models using the temporal series analysis as a forecasting instrument.

Por meio do monitoramento da evolução da temperatura da mistura cimento-madeira, pode-se utilizar esta informação como uma série temporal. O objetivo deste estudo foi utilizar modelos de séries temporais para descrever as séries de temperatura do experimento constituído por diferentes espécies associadas a resíduos de Candeia na produção de painéis particulado e compara-las duas a duas para averiguar se foram geradas pelo mesmo processo estocástico. Inicialmente foi realizado um estudo para avaliar a estacionariedade das séries utilizando o correlograma e o teste da raiz unitária de Dickey-Fuller, na qual todas as séries apresentaram não estacionariedade, para o tratamento de 25% Candeia e Eucalipto com tratamento prévio de água foi dita uma série I(2) e pelos critérios AIC, BIC e MAPE o melhor modelo foi ARIMA(2, 2, 2), para o tratamento de 50% Candeia e Eucalipto também com tratamento prévio de água foi dita uma série I(1) e pelos critérios o melhor modelo foi ARIMA(4, 2, 2), para o tratamento de 75% Candeia e Eucalipto com tratamento prévio de água foi dita uma série I(1) com o modelo ARIMA(5, 1, 0), e para o tratamento de 25% Candeia e Eucalipto sem tratamento prévio de água foi dita uma série I(1) com o modelo ARIMA(2, 1, 2). Em relação à comparação das séries temporais contempladas neste trabalho é possível concluir que as mesmas são diferentes entre si, ou seja, não foram geradas pelo mesmo processo estocástico. / By monitoring the temperature evolution of the cement-wood mixture, one can utilize this information as a time series. The objective of this study was to utilize time series models to describe the temperature series from an experiment, consisting of different species associated to Candeia residuals in the production of particleboard panels, and do a pairwise comparison to verify if they were generated from the same stochastic process. Initially it was realized the Dickey-Fuller unit root test to verify series stationarity, which indicated that all series were not stationary. For the 25% Candeia and Eucalyptus treatment with previous water treatment the series was best modelled by an ARIMA(2, 2, 2) as evidenced by the AIC, BIC and MAPE criteria. For the 50% Candeia and Eucalyptus treatment also with previous water treatment the series was best modelled by an ARIMA(4, 2, 2) as indicated by the same criteria. Finally for the 75% Candeia and Eucalyptus treatment with previous water treatment and the 25% Candeia and Eucalyptus treatment without previous water treatment the best models were the ARIMA(5, 1, 0) and the ARIMA(2, 1, 2) respectively. In relation to the comparison of the time series contemplated in this study it is possible to conclude that they are different, that is, they were not generated by the same stochastic process.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-07-06T18:24:51Z No. of bitstreams: 1 Janilson Alves da Silva.pdf: 842304 bytes, checksum: 7b8a55eb0872b15792c1c68f9f36475b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-06T18:24:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Janilson Alves da Silva.pdf: 842304 bytes, checksum: 7b8a55eb0872b15792c1c68f9f36475b (MD5) Previous issue date: 2008-03-31 / The main objective of this work is to use models ARIMA to adjust the estimates of growth in height of leucaena ( emph () Leucaena leucocephala (Lam.) de Wit.) Agreste of Pernambuco. The experiment was conducted at the Experimental Station Company Research Pernambuco Agropecuária - IPA, the municipality of Caruaru - PE. 544 trees were used to leucaena variety, of Hawaii (cv. K8), divided into 24 treatments with 24 repetitions. The sources of variations were: levels of phosphorus, organic compounds and urban waste inoculation with rhizobia (NFB 466 and 473) applied alone. Were considered for this study 5 years of measurements and used the Chapman-Richards model to remove the trend in the series study, after removal of the new trend set S(t) was modeled using models ARIMA (1,1,0), (1,1,1) (1,1,2) and (1,1,3). However, the results were not superior to traditional non-linear models, often used in modeling the growth of forests. / O principal objetivo deste trabalho é utilizar modelos ARIMA para o ajuste das estimativas de crescimento em altura de leucena (Leucaena leucocephala (Lam.) de Wit.), no Agreste de Pernambuco. O experimento foi conduzido na Estação Experimental da Empresa Pernambucana de Pesquisa Agropecuária - IPA, no município de Caruaru - PE. Foram utilizadas 544 árvores de leucena, da variedade Hawaii (cv. K8), divididas em 24 tratamentos com 24 repetições. As fontes de variações estudadas foram: níveis de adubação fosfatada composto orgânico de resíduo urbano e inoculação de rizóbio (NFB 466 e 473) aplicadas isoladamente. Foram consideradas para esse estudo 5 anos de medições e utilizado o Modelo de Chapman-Richards para remover a tendência da série em estudo, após remoção da tendência a nova série St foi modelada utilizando modelos ARIMA (1,1,0);(1,1,1)(1,1,2) e (1,1,3). Entretanto, os resultados não foram superiores aos dos modelos não-lineares tradicionais, frequentemente usados na modelagem do crescimento de florestas.

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / Para melhorias do sistema rodoviÃrio, tanto no que se refere à infra-estrutura quanto à operaÃÃo, à necessÃrio a realizaÃÃo de estudos e planejamento, buscando a melhor utilizaÃÃo dos recursos existentes. Para tanto, faz-se o uso de uma importante medida de trÃfego, o volume veicular. Os dados de trÃfego sÃo coletados por meio manuais ou eletrÃnicos, porÃm, ambos podem apresentar falhas e nÃo coletar os dados em sua totalidade. No caso dos equipamentos eletrÃnicos de contagem, a coleta contÃnua pode formar uma sÃrie histÃrica, que, devido a nÃo coleta, gera falhas ao longo da base de dados, as quais podem comprometer os estudos embasados nestas informaÃÃes. Este trabalho busca, portanto, realizar anÃlises de mÃtodos empregados para estimaÃÃo destes valores faltosos, buscando conhecer o modelo mais eficaz para a variÃvel Volume MÃdio DiÃrio dos dados obtidos pelos postos de contagem contÃnua instalados nas rodovias estaduais do CearÃ. Os modelos de estimaÃÃo aplicados neste trabalho sÃo os modelos ARIMA de anÃlise de sÃries temporais, e modelos simples, que apresentam aplicaÃÃo menos complexa e processamento mais rÃpido, enquanto que o ARIMA demanda maior conhecimento especÃfico do profissional que o utiliza. Assim, o mÃtodo mais eficaz aqui considerado foi o que obteve menores erros apÃs aplicaÃÃo do modelo. Para estas aplicaÃÃes foram selecionados quatro postos permanentes, de acordo com o percentual de dados vÃlidos e sua localizaÃÃo, buscando a utilizaÃÃo de postos em pontos representativos do estado. O melhor modelo encontrado foi o ARIMA (1,0,1)7 (com erro mÃdio de 1,816%), porÃm, um dos modelos simples, o MS2, obteve resultados prÃximos aos do ARIMA (erro mÃdio 1,837%), e tambÃm pode ser considerado satisfatÃrio para aplicaÃÃo na imputaÃÃo de valores faltosos. / In order to improve the road system, with regard to its infrastructure and operation, it is necessary to perform studies and planning, by seeking the best use of existing resources. Therefore an important traffic measure is used, i.e., vehicle volume. Traffic data is collected either manually or electronically; however both ways can fail and not collect all data. In the case of electronic counting equipment, the continuous data collection may form a time series, which produces failures in the database due to non-collection, which can compromise the studies based on this information. Therefore this work aims to perform analysis of methods used to estimate these missing values, by trying to know the most effective model for the Average Daily Volume variable of the data obtained by the continuous counting stations installed in the state highways of CearÃ. The estimation models used in this work are the ARIMA models for time series analysis, and simple models, which present a less complex application and a faster processing, while the ARIMA requires more specific knowledge of the professional who uses it. The most effective method considered herein was the one that obtained smaller errors after the application of the models. Four permanent counting stations were selected for these applications, according to the percentage of valid data and its location, by seeking the use of stations in representative points of the state. The best model found was ARIMA (1,0,1)7 (with an average error of 1.816%), however one of the simplest models, MS2, produced results similar to those of ARIMA (an average error of 1.837%), and it can also be considered suitable for application in the allocation of missing values.

Submitted by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-11-03T12:04:14Z No. of bitstreams: 1 DIS_ANDRE_LOCATELLI_COMPLETO.pdf: 771690 bytes, checksum: fe8fbda3561c48ca1cee72f699327cba (MD5) / Approved for entry into archive by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-11-03T12:04:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DIS_ANDRE_LOCATELLI_COMPLETO.pdf: 771690 bytes, checksum: fe8fbda3561c48ca1cee72f699327cba (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-03T12:04:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DIS_ANDRE_LOCATELLI_COMPLETO.pdf: 771690 bytes, checksum: fe8fbda3561c48ca1cee72f699327cba (MD5) Previous issue date: 2017-08-24 / The present dissertation aims, through the theories of economic political cycles, to investigate if they influence the returns and volatility of the Ibovespa, index of the S?o Paulo Stock Exchange. The four main theories dealing with the theme, Traditional Party Theory, Traditional Opportunist Theory, Rational Party Theory and Opportunistic Rational Theory will be addressed. The data used will be the Ibovespa daily returns and the daily returns of the S & P 500, one of the main indices of the North American stock market and that will serve to capture the changes of the external stock market. In order to calculate the influence of economic policy cycles on the returns and volatility of the Ibovespa, the ARCH and GARCH econometric models have been used, which have been widely used in such works and have been shown to be consistent in the estimation of time series. The ARCH model had better results for the estimated model. Four different Dummy variables, each representing a different time period, were tested to determine whether economic policy cycles influenced Ibovespa returns and volatility in those periods. At the 5% significance level, abnormal returns in the periods included in the Dummy variables were not found nor was there statistically significant change in variance in the same periods. At a significance level of 10%, the influence of economic policy cycles on the volatility of the Ibovespa in the period of 180 days, ranging from 12 months to 6 months before the presidential elections, was found. / A presente disserta??o tem como objetivo, atrav?s das teorias de ciclos pol?ticos econ?micos, investigar se os mesmos influenciam nos retornos e na volatilidade do Ibovespa, ?ndice da bolsa de S?o Paulo. Ser?o abordadas as quatro principais teorias que tratam sobre o tema, Teoria Partid?ria Tradicional, Teoria Oportunista Tradicional, Teoria Partid?ria Racional e Teoria Oportunista Racional. Os dados utilizados ser?o os retornos di?rios do Ibovespa e os retornos di?rios do S&P 500, um dos principais ?ndices do mercado acion?rio norte americano e que servir? para captar as mudan?as do mercado acion?rio externo. Para calcular a influ?ncia dos ciclos pol?ticos econ?micos sobre os retornos e a volatilidade do Ibovespa foram utilizados os modelos econom?tricos ARCH e GARCH, que t?m sido amplamente utilizados em trabalhos dessa natureza, e que t?m se demonstrado consistentes na estima??o de s?ries temporais. O modelo ARCH teve melhores resultados para o modelo estimado. Foram testadas quatro diferentes vari?veis Dummy, cada uma representando um per?odo de tempo diferente, para calcular se os ciclos pol?ticos econ?micos influenciavam os retornos e a volatilidade do Ibovespa naqueles per?odos. N?o foram encontrados, ao n?vel de signific?ncia de 5%, retornos anormais nos per?odos englobados pelas vari?veis Dummy nem se observou altera??o da vari?ncia de forma estatisticamente significativa nos mesmos per?odos. A um n?vel de signific?ncia de 10% foi encontrado a influ?ncia dos ciclos pol?ticos econ?micos na volatilidade do Ibovespa no per?odo de 180 dias que compreende entre 12 meses e 6 meses antes das elei??es presidenciais.