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O modelo ARMA é um modelo clássico, com ampla e solidificada utilização na literatura, enquanto que o modelo GARMA é um modelo ainda recente e pouco aplicado na literatura para modelar dados de contagem. A utilização do modelo ARMA torna-se inapropriada quando os dados não apresentam normalidade e, por isso, sugere-se o uso do modelo GARMA. Este trabalho propôs comparar a adequação dos modelos ARMA e GARMA de séries temporais para modelar dados de contagem e fazer previsão, averiguando se os valores previstos pelo modelo mais adequado estão próximos aos valores reais observados. Foi realizada uma análise descritiva para a série temporal de dados de contagem e para a estimação dos parâmetros do modelo foi utilizado o método de máxima verossimilhança, selecionou-se a ordem dos modelos fazendo uso dos critérios AIC e BIC, para a qualidade do ajuste recorreu-se ao cálculo de MSE e a análise dos resíduos. Todo o processo de modelagem foi realizado na linguagem computacional R. A série utilizada neste trabalho representa o número de internações em Campina Grande, no período de janeiro de 1998 a outubro de 2003, e foram retirados do Departamento de Informática do SUS (http://datasus.saude.gov.br/). Os ajustes de ambos os modelos se mostraram válidos, avaliados por meio da análise de diagnósticos, porém o modelo GARMA apresentou um melhor ajuste e desempenho em relação ao modelo ARMA. O modelo GARMA também se mostrou superior na qualidade das estimativas da previsão 3 passos a frente. Entende-se que o modelo GARMA possa representar uma nova e promissora ferramenta, que poderá contribuir com o melhor ajuste de séries temporais para dados de contagem.

Comparação de modelos de séries temporais. Dados de contagem. Modelos ARMA e GARMA.