Avaliação Il - Individual Econometria II

Prévia do material em texto

16/11/2023, 09:56 Avaliação I - Individual
about:blank 1/7
Prova Impressa
GABARITO | Avaliação I - Individual (Cod.:886166)
Peso da Avaliação 1,50
Prova 69829205
Qtd. de Questões 10
Acertos/Erros 9/1
Nota 9,00
A metodologia de Box, Jenkins e Reinsel (2008) proporciona estimar um modelo econométrico para 
fazer previsões futuras de séries temporais. Para tanto, se faz necessário primeiramente verificar a 
estacionariedade da série temporal em análise. Com base no exposto, classifique V para as sentenças 
verdadeiras e F para as falsas:
( ) Não é importante fazer o teste de raiz unitária ADF para aplicação do método de Box, Jenkins e 
Reinsel (2008).
( ) Essa metodologia consiste em identificar a ordem de defasagem do processo autorregressivo e de 
médias móveis.
( ) Para aplicar o método de Box, Jenkins e Reinsel (2008) é importante fazer o teste de raiz 
unitária, ADF.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - V - F.
B F - V - V.
C V - F - V.
D V - F - F. 
Para estimar um modelo de previsão é necessário verificar a estabilidade desse modelo e fazer alguns 
testes de diagnóstico. No médodo Box, Jenkins e Reinsel (2008) esse procedimento acontece 
seguindo alguns passos, dentre eles verificar se os coeficientes estimados são estatisticamente 
significativos. Com relação a esse procedimento, analise as afirmativas a seguir:
 VOLTAR
A+ Alterar modo de visualização
1
2
16/11/2023, 09:56 Avaliação I - Individual
about:blank 2/7
I- Observar se ¿ (fi) < 1, garantindo, assim, a primeira condição de estabilidade do modelo.
II- Testar os resíduos para se certificar que são de fato de ruído branco.
III- Para garantir a estabilidade do modelo a raiz característica deve ser menor do que um em módulo.
Assinale a alternativa CORRETA:
A Somente a afirmativa III está correta.
B As afirmativas II e III estão corretas.
C As afirmativas I e II estão corretas.
D Somente a afirmativa II está correta.
Para aplicação do médodo Box, Jenkins e Reinsel (2008) é necessário primeiramente verificar a 
estacionariedade da série temporal em análise. Caso não seja estacionária, precisamos torná-la 
estacionária por meio da diferenciação. Com base no exemplo que se trata do índice de preços ao 
consumidor Amplo, IPCA, Brasil, janeiro de 2005 a dezembro de 2017, se buscou projetar a inflação 
brasileira para os quatro primeiros meses de 2018. 
Com base no exposto, assinale a alternativa CORRETA:
A Na obtenção do resultado do teste primeiro se verifica se a variável time é estatisticamente
significativa na primeira regressão da janela de resultados.
B Visualizando um gráfico de série temporal sempre é possível identificar se estamos diante de
uma série estacionária ou não.
C Com base nos resultados alcançados se aceita a hipótese nula, e se conclui que a série é
estacionária.
D Depois de lançarmos no Gretl, se seleciona o menu variável, o teste de raiz unitária e o teste de
Dickey-Fuller Aumentado.
3
16/11/2023, 09:56 Avaliação I - Individual
about:blank 3/7
Quando falamos em séries temporais estamos falando de um agrupamento de dados ao longo do 
tempo. Ao observarmos esses dados, muitas vezes, podemos identificar determinado comportamento, 
definidos como sazonalidade, tendência, cíclico e irregular. Sobre o exposto, analise as sentenças a 
seguir:
I- O comportamento cíclico não ocorre com a mesma periodicidade do comportamento sazonal.
II- O componente irregular tem como característica um padrão bem definido.
III- A sazonalidade tem um padrão que se repete periodicamente dentro de cada ano. 
Assinale a alternativa CORRETA:
A As afirmativas II e III estão corretas.
B Somente a afirmativa III está correta.
C Somente a afirmativa I está correta.
D As afirmativas I e III estão corretas.
Um dos conceitos mais importantes de séries temporais é a estacionariedade. Para o processo ser 
estacionário não deve apresentar tendência, e tanto a sua variação quanto o padrão dessa variação 
devem ser constantes no tempo.
Com base no exposto, assinale a alternativa CORRETA:
A Para entender o comportamento puro das séries temporais é suficiente apenas deixá-las
estacionárias.
B A estacionariedade da série por si só não é suficiente para o entendimento do comportamento
passado e futuro da série temporal.
4
5
16/11/2023, 09:56 Avaliação I - Individual
about:blank 4/7
C Em um passeio aleatório se observa que a variância aumenta indefinidamente à medida em que se
avança no tempo t, considerando-se, assim, um processo estacionário.
D A estacionariedade proporciona o entendimento somente do comportamento passado de uma
série temporal e não proporciona a projeção da sua trajetória futura.
A metodologia de Box, Jenkins e Reinsel (2008) proporciona trabalhar análise de séries temporais 
estacionárias e análise univariada. Essa metodologia proporciona estimar o modelo de séries 
temporais autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA). Sobre o exposto, classifique V para 
as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) Para estimar o modelo de séries temporais autorregressivo integrado de médias móveis 
(ARIMA) é necessário identificar a ordem de defasagens do processo autorregressivo (p) e de médias 
móveis (q).
( ) Para estimar o modelo de séries temporais autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA) 
se estima o modelo e se verifica se os resíduos são de ruído branco.
( ) Para estimar o modelo de séries temporais autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA) 
o modelo definido não pode apresentar resíduos de ruído branco.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - V.
B F - F - V.
C F - V - F.
D V - V - F.
É necessário estar diante de uma série estacionária para construirmos um modelo que proporcione 
reproduzir o comportamento de uma série temporal e projetar o seu comportamento futuro. Algumas 
são as técnicas de estimação de séries temporais. Sobre o exposto, analise a figura a seguir:
6
7
16/11/2023, 09:56 Avaliação I - Individual
about:blank 5/7
Com base no exposto, assinale a alternativa CORRETA:
A Modelo de séries temporais autorregressivo integrado de médias móveis ARIMA consiste na
fórmula 2 da figura.
B Modelo de médias móveis MA(1) consiste na fórmula 4 da figura.
C Processo ARMA (p, q) geral consiste na fórmula 3 da figura.
D Processo autorregressivo de primeira ordem AR(1) consiste na fórmula 1 da figura.
Antes de estimar uma regressão entre duas variáveis é necessário verificar se elas são estacionárias. 
Caso não sejam estacionárias é necessário diferenciá-las antes de estimar uma regressão, salvo 
aquelas que são cointegradas.
Com base no exposto, assinale a alternativa CORRETA:
A Se rodarmos uma regressão entre duas variáveis em nível e seus resíduos resultantes forem não
estacionários dizemos que as duas séries cointegram.
B Cointegração está relacionada ao movimento individual das séries ao longo do tempo em torno
de uma tendência estocástica.
C O segundo passo para saber se existe cointegração é estimar uma relação de curto prazo, rodando
a regressão com as variáveis em nível.
D De acordo com Engle e Granger (1987), o primeiro procedimento para saber se existe
cointegração é verificar o grau de integração das séries, ou seja, se são l (1).
8
16/11/2023, 09:56 Avaliação I - Individual
about:blank 6/7
Podemos utilizar alguns modelos econométricos para prever o comportamento futuro de uma série 
temporal em análise. Dentre os modelos se pode citar o modelo autorregressivo integrado de médias 
móveis, ARIMA. Para estimar esse modelo, se segue a metodologia de Box, Jenkins e Reinsel 
(2008). 
Com base no exposto, assinale a alternativa CORRETA:
A Para estimar o modelo de séries temporais autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA)
o modelo definido não pode apresentar resíduos de ruído branco.
B Para aplicação do método de Box, Jenkins e Reinsel (2008) não precisa fazer o teste de raiz
unitária, ADF.
C Essa metodologia consiste primeiramente em identificara ordem de defasagem do processo
autorregressivo e de médias móveis.
D Na sequência é necessário estimar o modelo e verificar se os resíduos são ruídos branco. Se
forem, utiliza-se esse modelo para estimar o comportamento futuro da série. 
Em uma série temporal a estacionariedade proporciona o entendimento do comportamento passado e 
possibilita projetar o comportamento futuro dessa série. Contudo, a estacionariedade por si só não é 
suficiente para esse entendimento. Com base no exposto, analise as afirmativas a seguir:
I- Em um processo estocástico, para existir a estacionariedade, o processo não deve apresentar 
tendência.
II- Em um passeio aleatório se observa que a variância aumenta indefinidamente à medida em que se 
avança no tempo t. Dessa forma, se está diante de um processo estacionário.
III- A estacionariedade de uma série temporal é algo relevante na análise dessa série.
Assinale a alternativa CORRETA:
A Somente a afirmativa III está correta.
9
10
16/11/2023, 09:56 Avaliação I - Individual
about:blank 7/7
B Somente a afirmativa I está correta.
C As afirmativas I e III estão corretas.
D As afirmativas II e III estão corretas.
Imprimir