Questões de Concurso Comentadas por alunos sobre análise de séries temporais em estatística
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yt =θ yt–1 + εt , com θ > 0
Sabendo-se que θ = 1 - 2k / k - 1 , sendo k um número real, e também que a série yt é estacionária, tem-se que:
Então um modelo do tipo SARIMA (0, 1, 1) × (0, 0, 1)12 é dado por:
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Suponha que, após o ajuste do modelo A, o analista faça uma análise de resíduos. Uma avaliação da existência de autocorrelação serial nos resíduos poderia ser feita pelo teste de Ljung-box.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Se o analista tivesse de escolher entre o modelo A ou B, o critério de informação de Akaike (AIC) seria útil para auxiliá-lo nessa escolha.
em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Os coeficientes θ1 e θ2 não são estimáveis porque os erros aleatórios εt –1 e εt –12 não são observáveis.