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Disc.: SÉRIES TEMPORAIS Aluno(a): Acertos: 10,0 de 10,0 06/2021 1a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 A definição geral de tendência de uma série temporal é: Uma reta horizontal em torno da qual a série oscila. Uma trajetória suave, em torno da qual os valores da série flutuam. Um padrão que tende a se repetir de período em período. Uma linha reta inclinada que se ajusta bem aos dados. Uma função de t, porém não necessariamente uma reta. Respondido em 07/06/2021 10:11:48 2a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 No mercado financeiro, é comum considerar a premissa de que a melhor previsão do preço de uma ação para amanhã é o valor de hoje. Esta premissa corresponde ao método: de Holt da média móvel do mínimo erro quadrático médio ingênuo do amortecimento exponencial Respondido em 07/06/2021 10:13:08 3a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 A propriedade que garante que os parâmetros de um processo estocástico não variam ao longo do tempo chama-se: Normalidade Regularidade Aleatoriedade Estacionariedade Sazonalidade Respondido em 07/06/2021 10:21:43 4a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 Considere o modelo a seguir: Yt = εt + 0,4εt-1 , em que εt ~(i.i.d.) N (0, ), ∀t. Sua FACP estimada deve apresentar: Decaimento lento, linear Valores estatisticamente não significantes apenas a partir do lag 2 Valores estatisticamente não significantes apenas a partir do lag 1 Decaimento exponencial Decaimento de acordo com uma senóide amortecida Respondido em 07/06/2021 10:22:09 Explicação: . 5a Questão 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 : 6 12 8 3 24 Respondido em 07/06/2021 10:22:33 6a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 Considere o modelo: Yt = 0,8 + 0,5Yt-1 + εt O valor da FACP no lag 2 é: 0,8 0,25 0,4 0 0,5 Respondido em 07/06/2021 10:23:02 7a Questão 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, 2 ), ∀t. Sua FACP estimada deve apresentar: Decaimento de acordo com uma senóide amortecida Valores estatisticamente não significantes apenas a partir do lag 1 Valores estatisticamente não significantes apenas a partir do lag 2 Decaimento lento, linear Decaimento exponencial Respondido em 07/06/2021 10:23:25 8a Questão 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 - Estimação - Sobrefixação - Diagnósticos Estimação - Identificação - Sobrefixação - Diagnósticos Estimação - Identificação - Sobrefixação - Diagnósticos Estimação - Sobrefixação - Identificação - Diagnósticos Identificação - Sobrefixação - Diagnósticos - Estimação Respondido em 07/06/2021 10:23:53 9a Questão 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: 5 4,2 4 4,8 6 Respondido em 07/06/2021 10:24:18 Explicação: . 10a Questão 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 *** 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: 2 e 0 1 e 1 0 e 0 0 e 1 1 e 0
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