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Disciplina: SÉRIES TEMPORAIS AV Aluno: Professor: Turma: 06/2021 SÉRIES TEMPORAIS 1. Ref.: 5172360 Pontos: 0,00 / 1,00 Assinale a forma correta de remover a tendência de uma série sazonal com modelo de decomposição multiplicativo. Yt - Tt - St Yt / TtSt YtTtSt Yt - TtSt - Yt - TtSt 2. Ref.: 5175294 Pontos: 0,00 / 1,00 Um analista de séries temporais define um período de validação de tamanho 2. As observações para este período são 2 e 3 e as previsões, obtidas com a amostra de treinamento, foram, respectivamente, 4 e 2. O erro médio absoluto foi: 2 3 1,5 1 0,5 javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%205172360.'); javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%205175294.'); 3. Ref.: 5175296 Pontos: 0,00 / 1,00 A variância do modelo Yt = 2 + Yt-1 + εt , em que εt ~(i.i.d.) N(0,1), ∀t, é: t 2t 2 0 1 4. Ref.: 5187471 Pontos: 0,00 / 1,00 Considere o seguinte modelo de séries temporais: Zt = 0,5Zt-1 + 0,6Zt-2 + εt, , em que εt ~i.i.d. N (0, s2 ), ∀t. Obs: s2 é a variância Sejam agora as seguintes afirmativas a respeito deste modelo: I. sua equação característica é (0.6B2 + 0.5B - 1) = 0. II. é estacionário, pois |ø1| = 0.5 < 1, independente do valor de ø2 III. é estacionário, pois |ø1| = 0.5 < 1 e |ø2| = 0.6 < 1 IV. é não estacionário São verdadeiras apenas as afirmativas: III e IV I e III I, III e IV I, II e IV I e IV 5. Ref.: 5190504 Pontos: 0,00 / 1,00 Considere o modelo Yt = 2 + ,8Yt-1 + εt - 0,5εt-1 , em que εt ~ (i.i.d.) N (0,s2 ), ∀t, Sua variância s2 é: 3 2 faltam informações para responder 4 1 javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%205175296.'); javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%205187471.'); javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%205190504.'); 6. Ref.: 4953490 Pontos: 0,00 / 1,00 Considere o modelo: Yt = 0,8 + 0,5Yt-1 + εt O valor da FAC no lag 2 é: 0 0,25 0,8 0,4 0,5 7. Ref.: 5193378 Pontos: 0,00 / 1,00 A FACP estimada para um modelo AR apresenta valor 0,8 no lag 1 e 0,5 no lag 2. Qual dos seguintes modelos é um possível candidato a ter gerado esta FACP amostral? Yt = 0,8Yt-1 + 0,8Yt-2 + εt Yt = 0,5Yt-1 + 0,5Yt-2 + εt Yt = 0,5Yt-1 + εt Yt = 0,8Yt-1 + εt Yt = 0,5Yt-1 + 0,8Yt-2 + εt 8. Ref.: 5190566 Pontos: 0,00 / 1,00 Um modelo ARMA(1,1) foi identificado para uma série. Os testes de sobrefixação resultaram em estimativas significantes para ambos os parâmetro AR e MA, quando inseridos individualmente, mas não quando inseridos conjuntamente (isto é, quando estimamos um ARMA(2,2). Os modelos que devem ser comparados, por meio de critérios de informação, são: ARMA(2,1) e ARMA(1,2) ARMA(1,1), ARMA(2,1) e ARMA(1,2) ARMA(1,1), AR(2) e MA(2) ARMA(1,1) e ARMA(2,2) ARMA(1,2), ARMA(2,1) e ARMA(2,2) javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%204953490.'); javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%205193378.'); javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%205190566.'); 9. Ref.: 4974271 Pontos: 0,00 / 1,00 Assinale o modelo cuja previsão de longo prazo diverge (tende ao infinito): MA(2) AR(1) estacionário passeio aleatório com constante MA(1) passeio aleatório sem constante 10. Ref.: 5175736 Pontos: 0,00 / 1,00 Sobre o processo estocástico Yt = ø0 + Yt-1 + εt , considere as seguintes afirmativas: I. possui tendência estocástica mas não determinística II. possui tendência determinística mas não estocástica III. torna-se estacionário após passar por diferenciação IV. possui raiz unitária São corretas as afirmativas: III e IV II II e III I e IV I, III e IV javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%204974271.'); javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%205175736.');
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