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Questões de Concurso sobre Séries temporais.
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Modelos de séries temporais são fundamentais para a análise macroeconômica e financeira. Entre os conceitos centrais estão a estacionariedade e a cointegração.
Sobre séries temporais, analise as afirmativas a seguir.
I. Uma série temporal é fracamente estacionária quando sua média e sua variância são constantes ao longo do tempo, e sua autocovariância depende apenas da defasagem temporal.
II. O teste de Dickey-Fuller aumentado (ADF) é utilizado para testar a hipótese nula de presença de raiz unitária, associada à não estacionariedade da série.
III. Se duas séries não estacionárias, integradas da mesma ordem, possuem uma combinação linear estacionária, diz-se que elas são cointegradas, o que sugere uma relação de longo prazo entre elas.
Está correto o que se afirma em
A
II, apenas.
B
I e II, apenas.
C
I e III, apenas.
D
II e III, apenas.
E
I, II e III.
Considere o modelo de séries temporais:Yt = 1 + 0,5Yt-1 + Et, em que Et é um ruído branco com média zero e variância igual a 3. A variância de Yt, de acordo com o modelo proposto, vale:
A
3;
B
4;
C
5;
D
6;
E
7.
Dentro do escopo dos estudos de séries temporais é correto afirmar que o termo cross-section data refere-se:
A
à uma série de tempo para cada unidade analisada dentro de um conjunto de dados.
B
ao termo substituto de todas as variáveis que se encontram omitidas pelo modelo.
C
tem como objetivo medir a intensidade linear observado entre duas variáveis.
D
à estimativa da média da população ou dos valores médios das variáveis dependentes, utilizada a partir de uma variável explicativa.
E
à uma amostra tomada em um determinado ponto do tempo. Sendo que, às vezes, os dados de todas as unidades não correspondem precisamente ao mesmo período.
A variância de Yt é igual a 10.
C
Certo
E
Errado
A necessidade de teoria econômica para definir as variáveis explicada e explicativa de um modelo torna-se muito importante, na presença de raiz unitária. Isso porque é possível encontrar relações econométricas entre duas ou mais variáveis econômicas, sem qualquer relação de causalidade entre uma e outra.
É típico, nas relações entre as séries econômicas, que,
A
se duas séries yt e xt são ambas estacionárias, a regressão convencional não se aplica devido ao problema de regressão espúria.
B
se duas séries yt e xt são integradas de diferentes ordens, pode-se regredir uma contra a outra, sem incorrer no problema de regressão espúria.
C
se duas séries yt e xt são integradas de mesma ordem e o resíduo ainda é integrado, não há o problema de regressão espúria.
D
se duas séries yt e xt são integradas de mesma ordem e os resíduos são estacionários, não há cointegração.
E
se duas séries yt e xt, independentes, são integradas de ordens diferentes, pode-se incorrer em regressão espúria.
Ano:
2024
Prova:
CESGRANRIO - BNDES - Analista - Área: Ciências de Dados - 2024
Um dos tipos importantes de dados utilizados em análises são os de séries temporais.
Nas análises aplicadas às séries temporais,
A
a raiz unitária implica reconhecer que a série é estacionária.
B
a rejeição da hipótese nula do teste de Dickey-Fuller implica série não estacionária.
C
as séries temporais podem ser diferença-estacionária ou tendência-estacionária.
D
os testes clássicos t e F não se baseiam na premissa de que as séries temporais são estacionárias.
E
os modelos de cointegração não podem ser aplicados às séries temporais não estacionárias.
Em geral, as estatísticas R2 serão maiores para estimativas em séries temporais que para cortes transversais.
C
Certo
E
Errado
Para a utilização efetiva de um modelo de vetor autorregressivo em previsões, não é necessário que as séries temporais incluídas sejam estacionárias.
C
Certo
E
Errado
A autocorrelação entre Yt e Yt-1 é igual a 0,45.
C
Certo
E
Errado
Considere a estimação do modelo de regressão linear, dado por Yt=β0+β1Xt+ut , em que Yt e Xt são duas séries temporais. As duas séries serão cointegradas somente se os resíduos da regressão (ût), estimado por MQO,
A
forem temporalmente independentes, isto é, cov (ûy ,ût+k )=0, para qualquer valor de k.
B
forem homocedásticos.
C
forem não estacionários.
D
forem estacionários.
Um economista elaborou um modelo de séries temporais com o objetivo de prever o número de queimadas ( Yt ) em um dado município do Estado de Santa Catarina. Para um número de observações suficientemente grande para valer as propriedades assintóticas, o economista obteve o seguinte resultado ao aplicar, com sucesso, a metodologia Box-Jenkins:
Yt= 60 + 0,5Yt−1+ ut+ 0,4ut−1 onde ut é White Noise e ut ∼ N(0,1)
Analise as proposições em relação à informação.
I. A série é estacionária com a raiz do polinômio característico do processo AR igual a 2.
II. A série é invertível com a raiz do polinômio característico do processo MA igual a 1,5.
III. E(Yt) = 120
IV. E(Yt− E(Yt))2 = 1
Assinale a alternativa correta.
A
Somente as afirmativas I e II são verdadeiras.
B
Somente as afirmativas I e III são verdadeiras.
C
Somente as afirmativas II e III são verdadeiras.
D
Somente as afirmativas I, II e III são verdadeiras.
E
Somente as afirmativas I e IV são verdadeiras.
Um modelo de regressão com séries temporais apresenta indícios do fenômeno de regressão espúria se apresentar
A
R2 elevado, coeficientes altamente significativos e baixo valor da estatística d de Durbin Watson, implicando R2 > d.
B
R2 elevado, coeficientes altamente significativos e alto valor da estatística d de Durbin Watson, implicando R2 < d.
C
R2 baixo, coeficientes não significativos e baixo valor da estatística d de Durbin Watson, implicando R2 > d.
D
R2 baixo, coeficientes não significativos e alto valor da estatística d de Durbin Watson, implicando R2 < d.
Com relação ao conceito de Séries Temporais é correto afirmar que, quando a covariância entre dois:
A
pontos de um processo estocástico depender unicamente da distância temporal entre eles, e este processor ter média constante, porém a variância não precisa ser constante, este processo é considerado fracamente estacionário.
B
pontos de um processo estocástico depender unicamente da distância temporal entre eles, e este processor ter média constante, porém a variância não precisa ser constante, este processo é considerado fortemente estacionário.
C
pontos num sistema cartesiano de um processo estocástico depender unicamente da distância temporal entre eles, e este processor ter média e variância constantes, este processo é considerado fortemente estacionário.
D
membros de um processo estocástico depender unicamente da distância temporal entre eles, e este processo tem média e variância constantes, este processo estocástico é considerado estacionário de segunda ordem.
E
membros de um processo estocástico não depender unicamente da distância temporal entre eles, e este processo tem média e variância constantes, este processo estocástico é considerado estacionário de segunda ordem.
C
Certo
E
Errado
No modelo estimado por efeitos aleatórios, a correlação entre
o efeito não observado e a matriz de regressores é não nula.
C
Certo
E
Errado
Se T = 2, em que T indica o número de períodos, então os
estimadores de efeitos fixos e de primeira diferença produzem
os mesmos estimadores e as mesmas estatísticas de teste.
C
Certo
E
Errado
Se o efeito não observado for correlacionado com algum
elemento da matriz de regressores, a estimação por painel
empilhado (pooled) é viesada e inconsistente.
C
Certo
E
Errado
Como regra geral, se o objetivo do pesquisador for encontrar
a característica não observada da unidade de corte transversal
(cross-section), o modelo em painel deve ser estimado por
efeitos aleatórios.
C
Certo
E
Errado
O modelo de regressão de dados em painel, representado por yit=xit/β+zi/α+εit, atribui flexibilidade à modelagem de diferenças no comportamento entre indivíduos; o modelo de efeitos aleatórios é mais indicado se o objetivo da análise de painel for evitar efeitos não observados.
C
Certo
E
Errado
Gerar simulado