Avaliação I - Econometria II

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<p>Prova Impressa</p><p>GABARITO | Avaliação I - Individual (Cod.:991504)</p><p>Peso da Avaliação 2,00</p><p>Prova 86767153</p><p>Qtd. de Questões 10</p><p>Acertos/Erros 8/2</p><p>Nota 8,00</p><p>Um dos conceitos mais importantes de séries temporais é a estacionariedade. Para o processo ser</p><p>estacionário não deve apresentar tendência, e tanto a sua variação quanto o padrão dessa variação</p><p>devem ser constantes no tempo.</p><p>Com base no exposto, assinale a alternativa CORRETA:</p><p>A A estacionariedade da série por si só não é suficiente para o entendimento do comportamento</p><p>passado e futuro da série temporal.</p><p>B A estacionariedade proporciona o entendimento somente do comportamento passado de uma série</p><p>temporal e não proporciona a projeção da sua trajetória futura.</p><p>C Em um passeio aleatório se observa que a variância aumenta indefinidamente à medida em que se</p><p>avança no tempo t, considerando-se, assim, um processo estacionário.</p><p>D Para entender o comportamento puro das séries temporais é suficiente apenas deixá-las</p><p>estacionárias.</p><p>A metodologia de Box, Jenkins e Reinsel (2008) proporciona estimar um modelo econométrico para</p><p>fazer previsões futuras de séries temporais. Para tanto, se faz necessário primeiramente verificar a</p><p>estacionariedade da série temporal em análise. Com base no exposto, classifique V para as sentenças</p><p>verdadeiras e F para as falsas:</p><p>( ) Não é importante fazer o teste de raiz unitária ADF para aplicação do método de Box, Jenkins e</p><p>Reinsel (2008).</p><p>( ) Essa metodologia consiste em identificar a ordem de defasagem do processo autorregressivo e de</p><p>médias móveis.</p><p>VOLTAR</p><p>A+ Alterar modo de visualização</p><p>1</p><p>Revisar Conteúdo do Livro</p><p>2</p><p>( ) Para aplicar o método de Box, Jenkins e Reinsel (2008) é importante fazer o teste de raiz unitária,</p><p>ADF.</p><p>Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:</p><p>A F - V - F.</p><p>B V - F - F.</p><p>C V - F - V.</p><p>D F - V - V.</p><p>Ciclos de negócios são um dos componentes observáveis nas séries temporais. Seu comportamento se</p><p>repete com certa regularidade. Enquanto o cíclico, outro componente observável na série temporal, seu</p><p>comportamento ocorre em períodos não fixos.</p><p>Com base no exposto, assinale a alternativa CORRETA:</p><p>A</p><p>Define-se série temporal como um conjunto de dados coletados em um intervalo de tempo que</p><p>pode ser diário, mensal, trimestral etc., ou seja, valores que uma variável assume em diferentes</p><p>momentos no tempo.</p><p>B Componente irregular significa um comportamento irregular das variáveis em momentos mais ou</p><p>menos conhecidos, em períodos não fixos, com duração maior do que um ano.</p><p>C</p><p>A tendência é outro principal componente de uma série temporal. Esse componente pode ser</p><p>identificado observando somente o comportamento ascendente de uma série de dados; o</p><p>comportamento decrescente não interfere.</p><p>D Alguns são os componentes de uma série temporal, sendo um dos principais a sazonalidade. A</p><p>sazonalidade é identificada como não tendo um padrão de repetições periódicas.</p><p>O modelo VAR (vetores Autor Regressivos) é uma técnica especial que pode ser aplicada quando se</p><p>entende em um modelo de regressão que todas as variáveis a serem analisadas são consideradas</p><p>endógenas, ou seja, os coeficientes estimados são definidos dentro do próprio sistema de equações.</p><p>3</p><p>4</p><p>Com base no exposto, assinale a alternativa CORRETA:</p><p>A Para estimar um modelo VAR é necessário verificar se as séries não são estacionárias. Se não são</p><p>é possível estimar o modelo.</p><p>B Não importa o número de defasagens no modelo VAR, porque quanto menos defasagens mais</p><p>coeficientes são estimados, influenciando na capacidade de previsão.</p><p>C No modelo VAR os termos de erro são chamados de impulsos, inovações ou choques.</p><p>D Quando se analisa o gráfico VAR, para que o modelo seja estável, as raízes da inversa do VAR</p><p>devem estar fora do círculo unitário.</p><p>Uma das características que indica que uma série é estacionária é quando se faz o teste de</p><p>correlograma em uma série temporal e se obtém resultado próximo de 1 nas primeiras defasagens, ou</p><p>seja, autocorrelações são altas e depois decaem lentamente. Outros testes podem ser feitos para saber</p><p>se a série é estacionária ou não. Sobre o exposto, analise as afirmativas a seguir:</p><p>I- Em uma série estacionária não existe raiz unitária.</p><p>II- Para estimar um processo gerador de uma série temporal não é necessário saber se essa série é</p><p>estacionária.</p><p>III- Para saber se uma série é estacionária se pode fazer alguns testes, dentre eles o teste de raiz</p><p>unitária.</p><p>Assinale a alternativa CORRETA:</p><p>A As afirmativas I e III estão corretas.</p><p>B As afirmativas I e II estão corretas.</p><p>C Somente a afirmativa III está correta.</p><p>D Somente a afirmativa I está correta.</p><p>5</p><p>Quando se fala em série temporal, a visualização de um gráfico apenas não proporciona a distinção de</p><p>uma série com tendência estocástica de uma série com tendência determinística. Para esse tipo de</p><p>situação, se faz necessária a aplicação do teste de raiz unitária. Em uma regressão espúria se tem</p><p>problema de raiz unitária. Sobre o exposto, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as</p><p>falsas:</p><p>( ) Em uma regressão espúria a relação entre as variáveis são verdadeiras, e tem significado</p><p>econômico.</p><p>( ) Em uma regressão espúria não existe a correlação entre as variáveis em análise.</p><p>( ) Em uma regressão espúria significa que as séries não são estacionárias.</p><p>Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:</p><p>A V - F - F.</p><p>B F - V - F.</p><p>C V - F - V.</p><p>D F - V - V.</p><p>A ferramenta Gretl é uma grande aliada da econometria, proporcionando soluções imediatas. Diversos</p><p>testes podem ser feitos nessa ferramenta, dentre eles o teste de raiz unitária e o teste de correlograma.</p><p>Esses testes são utilizados para saber se uma série temporal é estacionária ou não. Sobre o exposto,</p><p>analise as afirmativas a seguir:</p><p>I- Quando uma série temporal é estacionária a autocorrelação da série tem como resultado valores</p><p>próximos de zero.</p><p>II- Quando uma série temporal não é estacionária, no teste, se percebe a existência de raiz unitária.</p><p>III- Quando existe raiz unitária se entende que a série é estacionária.</p><p>6</p><p>7</p><p>Assinale a alternativa CORRETA:</p><p>A As afirmativas I e III estão corretas.</p><p>B As afirmativas I e II estão corretas.</p><p>C Somente a afirmativa I está correta.</p><p>D Somente a afirmativa III está correta.</p><p>Quando falamos em séries temporais, estamos falando de um agrupamento de dados ao longo do</p><p>tempo. Ao observarmos esses dados, muitas vezes, podemos identificar determinado comportamento,</p><p>definidos como sazonalidade, tendência, cíclico e irregular. Sobre o exposto, analise as afirmativas a</p><p>seguir:</p><p>I- O comportamento cíclico não ocorre com a mesma periodicidade do comportamento sazonal.</p><p>II- O componente irregular tem como característica um padrão bem definido.</p><p>III- A sazonalidade tem um padrão que se repete periodicamente dentro de cada ano.</p><p>Assinale a alternativa CORRETA:</p><p>A As afirmativas II e III estão corretas.</p><p>B Somente a afirmativa III está correta.</p><p>C Somente a afirmativa II está correta.</p><p>D Somente a afirmativa I está correta.</p><p>E As afirmativas I e III estão corretas.</p><p>8</p><p>A metodologia de Box, Jenkins e Reinsel (2008) proporciona trabalhar análise de séries temporais</p><p>estacionárias e análise univariada. Essa metodologia proporciona estimar o modelo de séries temporais</p><p>autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA). Sobre o exposto, classifique V para as</p><p>sentenças verdadeiras e F para as falsas:</p><p>( ) Para estimar o modelo de séries temporais autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA)</p><p>é necessário identificar a ordem de defasagens do processo autorregressivo (p) e de médias móveis (q).</p><p>( ) Para estimar o modelo de séries temporais autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA)</p><p>se estima o modelo e se verifica se os resíduos são de ruído branco.</p><p>( ) Para estimar o modelo de séries temporais autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA)</p><p>o modelo definido não pode apresentar resíduos de ruído branco.</p><p>Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:</p><p>A F - F - V.</p><p>B F - V - F.</p><p>C V - F - V.</p><p>D V - V - F.</p><p>Para a elaboração de alguns modelos de regressão, é necessário utilizar algumas técnicas especiais, tais</p><p>como o modelo VAR (Vetores Autorregressivos). Exemplo desse modelo seria para estimar uma</p><p>função de resposta do Banco Central ao processo inflacionário, sendo a variável alvo a taxa de juros, as</p><p>variáveis explicativas seriam a diferença entre a inflação presente e a sua expectativa formada pelos</p><p>economistas a diferença entre o PIB corrente e o PIB potencial e a diferença entre a taxa de</p><p>desemprego e a taxa natural de desemprego. O que deve ser analisado para a aplicação do modelo VAR</p><p>são as variáveis. Sobre elas, assinale a alternativa CORRETA:</p><p>Sobre elas, assinale a alternativa CORRETA:</p><p>A Uma variável endógena e mais de uma variável exógena.</p><p>9</p><p>Revisar Conteúdo do Livro</p><p>10</p><p>B Todas as variáveis são endógenas.</p><p>C Mais de uma variável endógena e uma variável exógena.</p><p>D Todas as variáveis são exógenas.</p><p>Imprimir</p>