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28/05/2021 Estácio: Alunos
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Simulado AV
Teste seu conhecimento acumulado
 
Disc.: SÉRIES TEMPORAIS 
Aluno(a): FERNANDO HENRIQUE LAVESO CIRINO 202003561347
Acertos: 10,0 de 10,0 03/05/2021
 
 
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.
Uma função de variáveis dummy que representam cada mês.
Um padrão de comportamento com repetições periódicas de período anual.
 Um padrão de repetições periódicas com período igual ou menor que 1 ano.
Um padrão de repetições periódicas relacionado a variações de temperatura.
Respondido em 03/05/2021 18:50:49
 
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:
do mínimo erro quadrático médio
de Holt
do amortecimento exponencial
da média móvel
 ingênuo
Respondido em 03/05/2021 18:51:45
 
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:
AR(1) estacionário sem constante
 ruído branco
AR(1) estacionário com constante
passeio aleatório simples
passeio aleatório com constante
Respondido em 03/05/2021 18:53:46
 
Acerto: 1,0 / 1,0
 Questão1
a
 Questão2
a
 Questão3
a
 Questão4
a
https://simulado.estacio.br/alunos/inicio.asp
javascript:voltar();
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A seguir temos os seguintes modelos:
Yt = εt - 1,1εt-1 (1)
Yt = εt - 1,1εt-1 + 0,4εt-2 (2)
Sobre a propriedade de inversibilidade, pode-se afirmar que:
Ambos são não inversíveis
Faltam informações para concluir a respeito da inversibilidade
Ambos são inversíveis
 Apenas (2) é inversível
Apenas (1) é inversível
Respondido em 03/05/2021 18:56:02
 
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
3
24
6
 8
Respondido em 03/05/2021 18:57:32
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Um modelo apresenta FAC e FACPs teóricas:
 Questão5
a
 Questão6
a
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FAC:
FACP:
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ARMA(1,1)
 AR(1)
MA(2)
AR(2)
MA(1)
Respondido em 03/05/2021 18:58:27
 
 
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:
Decaimento lento, linear
Valores estatisticamente não significantes apenas a partir do lag 2
Valores estatisticamente não significantes apenas a partir do lag 1
 Decaimento de acordo com uma senóide amortecida
Decaimento exponencial
Respondido em 03/05/2021 18:42:41
 Questão7
a
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Acerto: 1,0 / 1,0
A sequência correta para se chegar ao modelo adequado para representar uma série temporal, proposta por
Box & Jenkins, é:
Estimação - Sobrefixação - Identificação - Diagnósticos
 Identificação - Estimação - Sobrefixação - Diagnósticos
Estimação - Identificação - Sobrefixação - Diagnósticos
Identificação - Sobrefixação - Diagnósticos - Estimação 
Estimação - Identificação - Sobrefixação - Diagnósticos
Respondido em 03/05/2021 19:02:24
 
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
6
 4,2
4,8
Respondido em 03/05/2021 18:41:35
 
 
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 ***
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:
0 e 0
 Questão8
a
 Questão9
a
 Questão10
a
28/05/2021 Estácio: Alunos
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 1 e 0
1 e 1
0 e 1
2 e 0
Respondido em 03/05/2021 19:00:08
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
javascript:abre_colabore('38403','224262241','4535225685');

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