Um modelo SARIMA(0,1,0)x(0,0,0) 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 *** 12 Questão 1 de 4 Em branco (4) 1 2 3 4 Finalizar exercícios Lista de exercícios Séries… Sair e finalizar depois A B C D E 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:

Question

Um modelo SARIMA(0,1,0)x(0,0,0) foi identificado para uma série temporal. Nos testes de sobrefixação, resultaram significantes os seguintes modelos...

Ed · Answer

Para responder à sua pergunta sobre o número de diferenças simples e sazonais necessárias para o modelo SARIMA(0,1,0)x(0,0,0), precisamos entender a estrutura do modelo SARIMA.

O modelo SARIMA é representado como SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s, onde:
- p: número de termos autorregressivos
- d: número de diferenças simples
- q: número de termos de média móvel
- P: número de termos autorregressivos sazonais
- D: número de diferenças sazonais
- Q: número de termos de média móvel sazonais
- s: período sazonal

No seu caso, o modelo é SARIMA(0,1,0)x(0,0,0), o que significa que:
- d = 1 (uma diferença simples)
- D = 0 (nenhuma diferença sazonal)

Portanto, o número de diferenças simples e sazonais necessários são, respectivamente:
1 (diferença simples) e 0 (diferença sazonal).

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