Questões de Concurso Comentadas por alunos sobre análise de séries temporais em estatística

Considerando a série temporal que reflete uma pesquisa sobre uma determinada cesta básica no Brasil, ao final de cada mês, entre janeiro e junho de 2012, descrita no Quadro acima, quais foram os índices de inflação ou deflação, aproximados, em percentual, nos meses de março e junho, respectivamente?

Considere a série temporal que reflete uma pesquisa sobre uma determinada cesta básica no Brasil, ao final de cada mês, entre janeiro e junho de 2012, descrita no Quadro a seguir.



Com base no mês de janeiro (índice=100), qual o número-índice que reflete, aproximadamente, o mês de maio desse ano?

Seja a série sazonal mensal de vendas de um produto dada na Tabela a seguir.



Qual o fator de sazonalidade referente ao mês de junho?

Supondo uma série de valores que segue um modelo ARMA(1,1) dado por Z_t = 0,8 Z_t–1 – 0,4 a_t–1 + a_t em que a_t é o erro aleatório no instante t e Z_t é o valor no instante t. Sabendo-se que os 3 primeiros valores da série são Z₁ = 1,1, Z₂ = 1,2 e Z₃ = 1,3 e considerando o erro aleatório no instante 1 igual a zero (a₁ = 0), então a previsão para o valor Z₄ utilizando-se este modelo é aproximadamente:

Nos modelos de séries temporais dados a seguir tem-se que:

1. os parâmetros Φ e θ satisfazem às condições: < 1 e < 1 e θ₀ é uma constante real.
2. a_t é o ruído branco de média zero e variância 1.

Considere as seguintes afirmações:

I. O modelo Z_t = ΦZ_{t - 1} + a_t + θ₀ Tem média μ dada our μ = 1 - Φ / θ₀

II. O modelo Z_t = a_t - θa_t-1 tem função de autocorrelação dada por f ( k ) =

III. A série Z_t = a_t - θa _t-1  t = 1,2,...., é estacionária porque < 1

IV. A previsão de origem t e horizonte 1 para a série Z_t = a_t - θa_{t - 1} + θ₀   t = 2,3, ..... é θ₀

Está correto o que consta APENAS em

Relativamente à análise de Séries Temporais considere:

I. A análise espectral de séries temporais é fundamental em áreas onde o interesse básico é a periodicidade dos dados.
II. Se Z_t é um processo de ruído branco de média zero e variância 1, a sua função de densidade espectral é dada por f ( λ ) = 1 / 2π , para 0 < λ < π
III. Um modelo ARIMA(1,1,1) é um modelo com um componente autorregressivo, um componente sazonal e um componente de médias móveis.
IV. As funções de autocorrelação e autocorrelação parcial de um modelo ARMA são primordiais para a identificação do modelo.

Está correto o que consta em

Considerando um modelo de regressão entre duas séries temporais, que são integradas de ordem 1 e cointegradas, pode-se concluir que os(as)