Questões de Concursos Análise de Séries Temporais

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1Q689118 | Probabilidade e Estatística, Análise de Séries Temporais, Primeiro Tenente Estatística, Quadro Técnico, Marinha, 2019

Considerando-se séries temporais, coloque F (falso) ou V (verdadeiro) nas afirmativas abaixo e assinale a opção correta.
I - A estratégia para a construção do modelo ARiMA é baseada em um ciclo iterativo, no qual a escolha da estrutura do modelo é baseada nos próprios dados. Os estágios do ciclo iterativo são na seguinte ordem: identificação, especificação, estimação e verificação, caso o modelo não seja adequado o cicio é repetido. II - A classe dos modelos ARIMA é capaz de descrever de maneira satisfatória séries estacionárias e séries não estacionárias, desde que não apresentem comportamento explosivo. Ill- A heterocedasticidade não afeta a adequação da previsão, pois ela não implica em estimadores viesados.
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2Q108753 | Probabilidade e Estatística, Análise de séries temporais, Analista de Controle Externo Planejamento e Gestão, TCU, CESPE CEBRASPE

Texto associado.

Uma agência de desenvolvimento urbano divulgou os
dados apresentados na tabela a seguir, acerca dos números de
imóveis ofertados (X) e vendidos (Y) em determinado município,
nos anos de 2005 a 2007.

Imagem 002.jpg

Considerando as informações do texto, julgue os itens
subseqüentes.

A variável X forma uma série estatística denominada série temporal.

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3Q1007816 | Estatística, Análise de séries temporais, Perito em Economia, MPU, FGV, 2025

Considere o modelo de séries temporais: Yt = 1 + 0,5Yt-1 +εt, em queεt é um ruído branco com média zero e variância igual a 3. A variância de Yt, de acordo com o modelo proposto, vale:
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4Q1034730 | Estatística, Análise de Séries Temporais, Abastecimento, EPE, FGV, 2024

A respeito de uma série temporal, conjunto de observações sobre uma variável, ordenado no tempo e registrado em períodos regulares, analise as afirmativas a seguir.
I. A suposição básica que norteia a análise de séries temporais é que há um sistema causal mais ou menos constante, relacionado com o tempo, que exerceu influência sobre os dados no passado e pode continuar a fazê-lo no futuro. Este sistema causal costuma atuar criando padrões aleatórios que podem ser detectados em um gráfico da série temporal, ou mediante algum outro processo estatístico.
II. O objetivo da análise de séries temporais é identificar padrões não aleatórios na série temporal de uma variável de interesse e a observação deste comportamento passado pode permitir fazer previsões sobre o futuro, orientando a tomada de decisões.
III. São exemplos de séries temporais: as temperaturas máximas e mínimas diárias em uma cidade, as vendas mensais de uma empresa, os valores mensais do IPC-A, o resultado de um eletroencefalograma e o gráfico de controle de um processo produtivo.
Está correto o que se afirma em
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5Q1036829 | Estatística, Análise de Séries Temporais, Ciência de Dados Manhã, BNDES, CESGRANRIO, 2024

Um dos tipos importantes de dados utilizados em análises são os de séries temporais.
Nas análises aplicadas às séries temporais,
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6Q1036830 | 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
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7Q1044596 | Estatística, Análise de Séries Temporais, Analista de Pesquisa Energética Recursos Energéticos, EPE, FGV, 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
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8Q1034577 | Estatística, Análise de Séries Temporais, Gás Natural, EPE, FGV, 2024

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 o tema, analise as afirmativas a seguir.

I. A tendência de uma série indica o seu comportamento “de longo prazo”, isto é, se ela cresce, decresce ou permanece estável, e qual a velocidade destas mudanças. Nos casos mais comuns trabalha-se com tendência constante, linear ou quadrática.

II. A sazonalidade em uma série corresponde às oscilações de subida e de queda que sempre ocorrem em um determinado período do ano, do mês, da semana ou do dia. A diferença essencial entre as componentes sazonal e cíclica é que a primeira possui movimentos de difícil previsão, ocorrendo em intervalos irregulares de tempo, enquanto os movimentos cíclicos tendem a ser regulares.

III. Dentre os procedimentos estatísticos de previsão podem ser citados os modelos univariados que se baseiam em uma única série histórica e a decomposição por e modelos multivariados que modelam simultaneamente duas ou mais séries temporais sem qualquer exigência em relação à direção da causalidade entre elas.

Está correto o que se afirma em

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9Q1054102 | Estatística, Análise de Séries Temporais, Controle da Qualidade 3 Tarde, HEMOBRÁS, Instituto Consulplan, 2021

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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