Questões de Concurso sobre Séries Temporais

A série temporal {Xt} é estacionária, de modo que o número diário de incidentes registrados nesse aeroporto evolui em torno de um nível constante.

Observe uma tabela com testes para avaliação de propriedades de modelos de regressão com séries temporais.

A relação correta entre esses dois conjuntos é

Sobre cointegração entre duas séries y_t e x_t na análise de séries temporais é INCORRETO afirmar que

Um modelo de séries temporais tem a forma (1 - 0,5B)Y_t = (1 - 0,5B)a_t, em que at representa um choque aleatório no instante t, B é o operador de atraso (backward shift operator) e Y_t = (1 - B6)X_t. Nesse caso, é correto afirmar que o processo Y_t

O crescimento mensal das vendas, calculado pelo método das semimédias e usando médias móveis de ordem 3, é superior a 0,3.

A série apresenta sazonalidade e tendência.

Se o modelo de Séries Temporais dado por Zt = 2 + αt + 0,5 α_{t −1} onde αt é o ruído branco de média zero e desvio padrão 2, tem função de autocorrelação dada por ρ (t), t = 1,2,3, .... , então o valor de ρ (1) é

Considere uma série temporal representando o número de passageiros de avião, em milhares, nos Estados Unidos, por mês.

Com relação a este gráfico, podemos afirmar que:

Considere o modelo de séries temporais dado por Z_t = 0,6 Z_t−1 + a_t onde a_t é o ruído branco de média zero e variância 4. Nessas condições, a variância de Z_t é

O gráfico a seguir mostra o consumo de energia elétrica residencial mensal de um estado brasileiro, em kW, no período de janeiro de 1999 a dezembro de 2009.

Analisando o gráfico, conclui-se que a série

A série temporal W_t é estacionária e segue um processo de médias móveis de ordem 1.

A variância de Z_t é igual a 3.

Relativamente à Análise de Séries Temporais, considere as afirmativas abaixo.

I. O teste de Box− Pierce é um teste baseado nas autocorrelações dos resíduos estimados e serve para diagnosticar se o modelo ajustado à série é adequado.

II. Um modelo ARIMA(1,0,1) é estacionário se o coeficiente autoregressivo for um número, em módulo, maior do que um.

III. O modelo Zt = μ _t + X _t onde μ t é uma função determinística periódica, satisfazendo μ_t − μ_t −12 = 0 e X_t é um processo estacionário que pode ser modelado por um ARMA (p, q), exibe um comportamento sazonal estocástico.

IV. Um modelo AR (1) tem função de autocorrelação parcial com decaimento exponencial dominante.

Está correto o que se afirma APENAS em:

Se os picos da série temporal X ocorrem nos meses de dezembro, então o período sazonal a ser considerado em um modelo SARIMA é igual a 12.

A série temporal xt é estacionária para qualquer valor de .

Considere uma série temporal gerada ao se lançar 100 vezes, sucessiva e independentemente, o mesmo dado, registrando a cada vez o resultado numérico. Esta série é