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
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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
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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.
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