SIMULADO AV - SÉRIES TEMPORAIS

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Disc.: SÉRIES TEMPORAIS 
Acertos: 8,0 de 10,0 22/04/2022
Acerto: 1,0 / 1,0
A definição geral de sazonalidade de uma série temporal é:
Um padrão de repetições periódicas com período fixo e maior do que 1 ano.
Um padrão de comportamento com repetições periódicas de período anual.
 Um padrão de repetições periódicas com período igual ou menor que 1 ano.
Uma função de variáveis dummy que representam cada mês.
Um padrão de repetições periódicas relacionado a variações de temperatura.
Respondido em 22/04/2022 21:40:44
Acerto: 1,0 / 1,0
Se os valores de uma série dependem fortemente dos valores mais antigos, ou seja, a série apresenta forte
persistência, aponte o valor da constante de amortecimento mais adequada para o método do
amortecimento exponencial, dentre as alternativas a seguir:
0.7
0.5
0.9
0.3
 0.1
Respondido em 22/04/2022 21:41:03
Acerto: 1,0 / 1,0
Sou um processo estocástico {Yt} t=1:T, tal que Cov(Yt ,Yt-k )=0, para todo k > 0. Sou o:
passeio aleatório com constante
 ruído branco
AR(1) estacionário com constante
 Questão11a
 Questão22a
 Questão33a
passeio aleatório simples
AR(1) estacionário sem constante
Respondido em 22/04/2022 21:41:26
Acerto: 0,0 / 1,0
Seja a equação
Yt = 0.85Yt-1+0.15Yt-2+εt.
Uma das raízes da sua equação característica é:
5
2
 1
3
 4
Respondido em 22/04/2022 21:52:15
Acerto: 1,0 / 1,0
A variância do modelo Y= 0,5 Yt-1 + εt em que εt ~(i.i.d.) N(0,6), ∀t, é :
12
 8
6
3
24
Respondido em 22/04/2022 21:45:59
Acerto: 0,0 / 1,0
Um modelo apresenta FAC e FACPs teóricas:
FAC:
 Questão44a
 Questão55a
 Questão66a
FACP:
 MA(1)
ARMA(1,1)
MA(2)
AR(2)
 AR(1)
Respondido em 22/04/2022 21:52:18
Explicação:
.
Acerto: 1,0 / 1,0
Considere o modelo a seguir:
Yt = 0,2 - 0,7Yt -1 + εt , em que εt ~(i.i.d.) N (0, s2 ), ∀t.
Sua FACP estimada deve apresentar:
 Questão77a
Valores estatisticamente não significantes apenas a partir do lag 2
Valores estatisticamente não significantes apenas a partir do lag 1
Decaimento lento, linear
 Decaimento de acordo com uma senóide amortecida
Decaimento exponencial
Respondido em 22/04/2022 21:47:59
Acerto: 1,0 / 1,0
A sequência correta para se chegar ao modelo adequado para representar uma série temporal, proposta por
Box & Jenkins, é:
Identificação - Sobrefixação - Diagnósticos - Estimação 
 Identificação - Estimação - Sobrefixação - Diagnósticos
Estimação - Sobrefixação - Identificação - Diagnósticos
Estimação - Identificação - Sobrefixação - Diagnósticos
Estimação - Identificação - Sobrefixação - Diagnósticos
Respondido em 22/04/2022 21:48:11
Acerto: 1,0 / 1,0
Considere o modelo: Yt = 0,2 + 0,8Yt-1 + εt , 
εt ~(i.i.d.) N (0,1), ∀t, estimado para a série: Y1 = 4, Y2 = 5, Y3 = 6. 
A previsão 2 passos à frente, deste modelo, com origem em t = 3, é:
 4,2
4,8
6
5
4
Respondido em 22/04/2022 21:49:50
Explicação:
.
Acerto: 1,0 / 1,0
Um modelo SARIMA(0,1,0)x(0,0,0)12 foi identificado para uma série temporal. Nos testes de sobrefixação,
resultaram significantes os seguintes modelos:
Modelo (A):
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) 
sar1 -0.312383 0.071107 -4.3931 1.117e-05 ***
 Questão88a
 Questão99a
 Questão1010a
Modelo (B):
 Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) 
sma1 -0.291207 0.070288 -4.1431 3.427e-05 ***
As saídas do comando summary(fit) para os modelos foram:
Modelo (A):
sigma^2 estimated as 4.519e-06: log likelihood=837.91
AIC= -1671.83 BIC = -1665.48
Modelo (B):
sigma^2 estimated as 4.567e-06: log likelihood=837.06
AIC=-1670.13 BIC=-1663.78
Obs - atente para o fato de que os critérios de informação resultaram negativos.
O número de diferenças simples e sazonais necessários foram, respectivamente:
1 e 1
2 e 0
0 e 1
0 e 0
 1 e 0
Respondido em 22/04/2022 21:50:03