O modelo ARIMA é muito utilizado em séries temporais por permitir a existência de correlação entre os erros aleatórios da série, o que ocorre com f...

O modelo ARIMA é muito utilizado em séries temporais por permitir a existência de correlação entre os erros aleatórios da série, o que ocorre com frequência em situações reais, como em séries financeiras. Descrição da imagem não disponível Sobre o ajuste apresentado, pode-se afirmar que:A. os valores dos parâmetros do modelo foram determinados previamente à coleta da série temporal. B. não há correlação entre um valor observado da série em dado tempo e a estrutura aleatória (ruído) de tempos passados. C. os parâmetros do modelo podem mudar ao longo do tempo, uma vez que são considerados aleatórios. D. há correlação entre uma observação e a estrutura aleatória (ruído) de até duas unidades de tempo anterior à observação. E. há correlação entre uma observação e apenas a estrutura aleatória (ruído) de duas unidades de tempo anterior à observação.