Questões de Concurso sobre Modelos ARMA

O modelo ARMA(p, q), em que p, q 6, possibilita ajustar a série temporal original.

Sejam f(k), k = 1,2,3,... e g(k), k = 1,2.3,... as funções de autocorrelação (fac) e autocorrelação parcial (facp), respectivamente, de um modelo ARMA(p,q). Considere as seguintes afirmações:

I. Para um ARMA(1,0), f(k) só difere de zero para k = 1 e g(k) decai exponencialmente.

II. Para um ARMA(1,1), f(k) só difere de zero para k = 1 e g(k) decai exponencialmente.

III. Para um ARMA(0,2), f(k) só difere de zero para k = 1 e k = 2 e g(k) é dominada por misturas de exponenciais ou senoides amortecidas.

IV. Para um ARMA(2,0), f(k) é dominada por misturas de exponenciais ou senoides amortecidas e g(k) = 0, somente para k = 1 e para k > 1 decai exponencialmente.

Está correto o que se afirma SOMENTE em

Do ponto de vista de séries temporais, Xt segue um processo ARMA(1,0).

O processo ARMA(p, q) multivariado é adequado para descrever o processo R₁₉₉₀, R₁₉₉₁, ... , Rt, em que o vetor Rt, apresentado a seguir, é aleatório.

Se {X(t)} segue um processo ARMA, então a função de autocorrelação amostral segue uma distribuição normal assintótica.

A partir das informações apresentadas no texto, julgue os seguintes itens.

I |A| < 1.

II |B| < 1.

III {Y_t} segue um processo ARMA(1,1).

A quantidade de itens certos é igual a

O modelo ARMA é um modelo

A evolução de uma série mensal de receitas, após a remoção da tendência e de efeitos sazonais, define um processo fracamente estacionário que obedece à lei de formação de um processo auto-regressivo de médias móveis ARMA(p,q). O natural p é a ordem da parte auto-regressiva e o natural q a ordem do processo de médias móveis. Sabe-se que a função de autocorrelação da série tem queda exponencial e que a função de autocorrelação parcial não se anula na defasagem ("lag") de ordem 2, mas se anula a partir da defasagem ("lag") de ordem 3, inclusive.