Séries Temporais

Question 1

^{ANTT 2013}

Um processo autorregressivo de ordem p, AR(p), é estacionário somente se as p raízes da equação polinomial forem menores que um.

Answer 1

Question 2

^{ANTT 2013}

A suposição de estacionariedade não coloca restrição sobre a forma como x_t e x_t-1 são relacionadas entre si.

Answer 2

Certo. A grosso modo, diz-se que um processo estocástico é estacionário se suas média e variância forem constantes ao longo do tempo e o valor da covariância entre
dois períodos de tempo depender apenas da distância ou defasagem entre os dois períodos, e não do período de tempo efetivo em que a covariância é calculada.

Question 3

^{ANTT 2013}

Answer 3

Correto: a função de autocorrelação de um processo AR(1)
apresenta decaimento exponencial à medida que k cresce, considerando-se que k é uma constante qualquer

Question 4

Answer 4

Question 5

Answer 5

Question 6

No Gráfico abaixo, o coeficiente de correlação linear de Pearson é aproximadamente igual a 1.

Answer 6

Errado. O gráfico mostra que não há dependência linear entre y e x, pois os pontos não se aproximam de uma reta. De fato, a dependência funcional entre y e x é praticamente inexistente, pois y tende a flutuarem torno de um valor médio constante.

Question 7

No gráfico abaixo, existe forte correlação entre as variáveis representadas.

Answer 7

Certo. Há uma dependência funcional não linear entre y e x, logo existe uma forte correlação de natureza não linear entre as variáveis. Lembre-se de que é possível definir outros tipos decorrelação além da linear.

Question 8

O gráfico abaixo indica que a componente tendência não foi eliminada no modelo de série temporal ajustado.

Answer 8

O gráfico dos resíduos do modelo estimado mostra que ainda há uma tendência não linear que não foi eliminada pelo modelo estimado da série temporal.

Question 9

Séries com média e variância constantes ao longo do tempo são denominadas estacionárias.

Answer 9

Question 10

Um processo ergódico não é estacionário.

Answer 10

Question 11

Um processo denotado por MA(q), nem sempre é estacionário.

Answer 11

Errado. Um processo MA(q) sempre é estacionário, pois não envolve recursões, como a classe mais geral dos processos ARMA(p,q).

Question 12

^{ANTT 2013}

Um elevado valor da estatística R² em um modelo de regressão linear simples com uma variável independente x e uma variável dependente y implica, necessariamente, causalidade entre y e x.

Answer 12

A estatística R² não deve ser utilizada como critério de seleção de modelo (forma funcional)

Question 13

Answer 13

Não se utiliza R² para critérios de seleção

Question 14

Answer 14

Question 15

Answer 15