Um dos tipos importantes de dados utilizados em análises são os de séries tem...

Questão de Estatística da banca CESGRANRIO aplicada no concurso BNDES (2024). Confira a resolução completa abaixo:

Q1036829•
Estatística•
Análise de Séries Temporais•
CESGRANRIO•
BNDES•
Ciência de Dados Manhã•
2024

Um dos tipos importantes de dados utilizados em análises são os de séries temporais.
Nas análises aplicadas às séries temporais,

a raiz unitária implica reconhecer que a série é estacionária.

a rejeição da hipótese nula do teste de Dickey-Fuller implica série não estacionária.

as séries temporais podem ser diferença-estacionária ou tendência-estacionária.

os testes clássicos t e F não se baseiam na premissa de que as séries temporais são estacionárias

os modelos de cointegrac?a?o não podem ser aplicados às séries temporais não estacionárias.

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Uma série temporal é um conjunto de observações ordenadas no tempo, não necessariamente igualmente espaçadas, que apresentam dependência serial, isto é, dependência entre instantes de tempo. Sobre a análise de séries temporais, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.

( ) A tendência temporal de uma série indica o seu comportamento ao longo do tempo, isto é, se ela cresce, decresce ou permanece estável, e qual a velocidade destas mudanças.

( ) A diferença essencial entre as componentes cíclica e sazonal é que a cíclica possui movimentos facilmente previsíveis, ocorrendo em intervalos regulares de tempo; enquanto os movimentos da sazonaltendem a ser irregulares.
( ) A estacionariedade em uma série temporal significa que os dados oscilam sobre uma média constante, independente do tempo, com a variância das flutuações permanecendo essencialmente a mesma.

A sequência está correta em

Q1007816•
Estatística•
Análise de séries temporais•
FGV•
MPU•
Perito em Economia•
2025

Considere o modelo de séries temporais: Y_t = 1 + 0,5Y_t-1 +ε_t, em queε_t é um ruído branco com média zero e variância igual a 3. A variância de Y_t, de acordo com o modelo proposto, vale:

Q1044596•
Estatística•
Análise de Séries Temporais•
FGV•
EPE•
Analista de Pesquisa Energética Recursos Energéticos•
2024

Um instituto de pesquisa resolveu utilizar um modelo de vetores autorregressivos (VAR) no monitoramento do preço do gás natural.
Sobre o referido modelo, analise as afirmativas a seguir.

I. O modelo VAR é um modelo de séries temporais usado para prever valores de duas ou mais variáveis, sendo uma extensão do caso univariado autorregressivo (AR), que considera apenas uma variável de cada vez.

II. Um vetor autorregressivo é um sistema de equações lineares dinâmicas, em que cada variável exógena é escrita como uma combinação linear de suas defasagens e também defasagens das variáveis endógenas de outras equações.

III. O sistema multivariado de Vetores Autorregressivo deve apresentar um processo ruído branco, de forma que os erros sejam independentes, porém não são identicamente distribuídos.

Está correto o que se afirma em

Notificações

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Q1036829•Estatística•Análise de Séries Temporais•CESGRANRIO•BNDES•Ciência de Dados Manhã•2024

Q1036829•
Estatística•
Análise de Séries Temporais•
CESGRANRIO•
BNDES•
Ciência de Dados Manhã•
2024