Os modelos de vetores autorregressivos (VAR) são uma classe de modelos estatísticos usados para capturar as interações dinâmicas entre múltiplas séries temporais. Uma característica dessa categoria de modelos VAR é que A) a utilização é recomendada para análises de longo prazo. B) a estimativa é conduzida com testes de cointegração. C) o aumento do número de variáveis e defasagens implica aumento no número de parâmetros a serem estimados. D) as variáveis explicativas são exógenas. E) as previsões obtidas são inferiores às obtidas com base em modelos mais complexos de equações simultâneas.

C) o aumento do número de variáveis e defasagens implica aumento no número de parâmetros a serem estimados.

Questões Estatística Análise de Séries Temporais

Os modelos de vetores autorregressivos (VAR) são uma classe de modelos estatísticos usa...

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1Q1036830 | Estatística, Análise de Séries Temporais, Ciência de Dados Manhã, BNDES, CESGRANRIO, 2024

Os modelos de vetores autorregressivos (VAR) são uma classe de modelos estatísticos usados para capturar as interações dinâmicas entre múltiplas séries temporais.
Uma característica dessa categoria de modelos VAR é que

✂️ a) a utilização é recomendada para análises de longo prazo.
✂️ b) a estimativa é conduzida com testes de cointegração.
✂️ c) o aumento do número de variáveis e defasagens implica aumento no número de parâmetros a serem estimados.
✂️ d) as variáveis explicativas são exógenas.
✂️ e) as previsões obtidas são inferiores às obtidas com base em modelos mais complexos de equações simultâneas.