Análise de Séries Temporais

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22/05/2021 Estácio: Alunos
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Disc.: SÉRIES TEMPORAIS 
Aluno(a): MAYRA TAVARES GONÇALVES 20 0 5 9961
Acertos: de 10,0 17/05/20217,0
 
 
Acerto: 1,0 1,0 / 
A definição geral de sazonalidade de uma série temporal é:
 Um padrão de repetições periódicas com período igual ou menor que 1 ano.
Um padrão de repetições periódicas relacionado a variações de temperatura.
Uma função de variáveis dummy que representam cada mês.
Um padrão de comportamento com repetições periódicas de período anual.
Um padrão de repetições periódicas com período fixo e maior do que 1 ano.
Respondido em 17/05/2021 20:09:18
 
Acerto: 1,0 1,0 / 
Se os valores de uma série dependem fortemente dos valores mais antigos, ou seja, a série apresenta forte
persistência, aponte o valor da constante de amortecimento mais adequada para o método do amortecimento
exponencial, dentre as alternativas a seguir:
 0.1
0.3
0.5
0.9
0.7
Respondido em 17/05/2021 20:16:13
 
Acerto: 0,0 1,0 / 
Sou um processo estocástico tal que , para todo k > 0. Sou o:{Y }t t=1:T, Cov(Yt ,Y )=0t-k
AR(1) estacionário sem constante
 passeio aleatório com constante
passeio aleatório simples
AR(1) estacionário com constante
 ruído branco
Respondido em 17/05/2021 20:28:27
 
Acerto: 0,0 1,0 / 
22/05/2021 Estácio: Alunos
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A seguir temos os seguintes modelos:
Yt = ε - 1,1ε (1)t t-1
Yt = ε - 1,1ε + 0,4εt t-1 t-2 (2)
Sobre a propriedade de inversibilidade, pode-se afirmar que:
 Apenas (2) é inversível
Apenas (1) é inversível
Ambos são não inversíveis
 Ambos são inversíveis
Faltam informações para concluir a respeito da inversibilidade
Respondido em 17/05/2021 20:28:34
 
Acerto: 1,0 1,0 / 
A média do modelo
Yt = 3 + ε - 0,5ε , em que ε ~(i.i.d.) N (0,1) , t, é:t t-1 t ∀
6
2
0
 3
1
Respondido em 17/05/2021 20:22:15
 
Acerto: 0,0 1,0 / 
Analise as seguintes alternativas: 
I. O processo AR(2), é estacionário se e somente se os módulos das raízes doY Yt = ρ1 t-1+ ρ Y + ε2 t-2 t 
polinômio B - ρ B + ρ são estritamente maiores que 1.2 1 2
II. No processo MA(2), a autocorrelação parcial entre Y e Y é diferente de zero. Y = ε - θ ε - θ εt t 1 t-1 2 t-2 t t-3
III. O modelo ARMA(1,1): , em que ε tem média zero e variância σ², é estacionárioYt = ρY + ε - θεt-1 t t-1 t
se e somente se |ρ|< 1 e |θ|< 1.
São corretas apenas as afirmativas:
I e II
 II e III
III
 II 
I
Respondido em 17/05/2021 20:28:37
 
 
Explicação:
.
 
 
Acerto: 1,0 1,0 / 
Considere o modelo a seguir:
Y +0,4ε εt = εt t -1 + ε t , em que t ~(i.i.d.) N (0, )s
2 , t.∀
d e tos auto a s e ão pode se ep odu do ou epassado pa a te ce os. 8/05/ 0 08: 8:5
22/05/2021 Estácio: Alunos
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Sua FACP estimada deve apresentar:
 Decaimento exponencial
Valores estatisticamente não significantes apenas a partir do lag 1
Decaimento de acordo com uma senóide amortecida
Decaimento lento, linear
Valores estatisticamente não significantes apenas a partir do lag 2
Respondido em 17/05/2021 20:22:05
 
Acerto: 1,0 1,0 / 
Um modelo AR(2) foi identificado para uma série temporal. Os testes de sobrefixação iniciais são conduzidos
com base na estimação dos modelos:
AR(3) e MA(1)
AR(3) e MA(2)
AR(2) e MA(2)
 AR(3) e ARMA(2,1)
AR(2) e ARMA(2,1)
Respondido em 17/05/2021 20:20:56
 
Acerto: 1,0 1,0 / 
Seja o modelo: , em que , t, estimado para a série: Y = 0,5Y + ε t t-1 t εt ~(i.i.d.) N(0,3) ∀
Y1 = 4, Y = 5, Y = 6.2 3 
A variância do erro de previsão deste modelo converge para o seguinte valor:
1,5
 4
3
12
6
Respondido em 17/05/2021 20:21:15
 
Acerto: 1,0 1,0 / 
Suponha que tenhamos os seguintes modelos 
(A) SARIMA(0,0,0)x(2,0,0)12
(B) SARIMA(0,0,0)x(0,0,1)12
Sobre os modelos acima, considere as seguintes afirmativas sobre FAC e FACP teóricas: 
I. O modelo (A) apresenta função de autocorrelação com decaimento exponencial ou senoidal nos lags 12, 24,
36, etc. da 
II. O modelo (B) apresenta função de autocorrelação com valor diferente de zero apenas no lag 12 
III. O modelo (A) apresenta função de autocorrelação parcial com valores diferentes de zero apenas nos lags
12 e 24 
São verdadeiras apenas as afirmativas:
I e III
 I, II e III
I e II
II e III
II
Respondido em 17/05/2021 20:21:28