Um estudo de simulação permite investigar, analisar e descrever o comportamento de um sistema e ao utilizarmos essa técnica em estudos estatísticos, permite que seja possível realizar uma análise preliminar de dados, de modelagem, estimação de parâmetros bem como da probabilidade de cobertura. O ideal é que esta probabilidade de cobertura esteja muito próxima do nível estipulado pelo pesquisador independente do valor do parâmetro do modelo adotado. O presente trabalho teve como objetivo principal realizar um estudo de simulação para analisar a probabilidade de cobertura do modelo GARMA que, nada mais é, do que uma extensão dos modelos lineares generalizados para séries temporais, utilizando a distribuição condicional de Poisson. Neste estudo foi utilizado o método de Scoring de Fisher para obtenção dos estimadores de máxima verossimilhança para que assim o cálculo da probabilidade de cobertura fosse efetuado. O estudo também possibilitou calcular a média, erro padrão médio, o vício e o erro quadrático médio dos estimadores dos parâmetros de interesse. Os resultados mostraram que conforme o tamanho da amostra foi aumentando, a probabilidade de cobertura, para os parâmetros do modelo tenderam ao valor estipulado, o que era esperado. Também notou-se que os valores dos parâmetros estimados do modelo ficaram cada vez mais próximos dos valores adotados e que suas propriedades assintóticas foram satisfeitas.