Questões de Análise de séries temporais para Concursos Diversos | CONCURSO
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🧪 Este Simulado de Análise de Séries Temporais foi elaborado da seguinte forma:
- 📌 Categoria: Concurso
- 🏛️ Instituição: . Concursos Diversos
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- 📚 Matéria: Análise de Séries Temporais
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- 🏢 Banca Organizadora: . Bancas Diversas
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- #142418
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(1,0) 1 -
A respeito de séries temporais, julgue o item seguinte.
A série temporal {xt ; t = 0, 1, 2, ...} expressa por xt = xt - 1 + et , em que et é um termo de variação com média zero e variância constante, é denominada ruído branco.
- #142419
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(1,0) 2 -
A respeito de séries temporais, julgue o item seguinte.
A série temporal modelada por yt = 0,6yt - 1 + 1,2t + et é uma série autorregressiva AR(1) com tendência.
- #142420
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(1,0) 3 -
No que se refere aos aspectos econométricos relacionados à cointegração, julgue o item subsecutivo.
Os valores críticos do teste ADF (Augmented Dickey-Fuller) utilizados para verificar cointegração são os mesmos utilizados no teste de estacionariedade das séries temporais.
- #142421
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(1,0) 4 -
Com relação aos modelos de séries temporais, julgue o próximo item.
Para processos autorregressivos de ordem 1, AR(1), a função de autocorrelação, Cor(yt ,yt -k), apresenta decaimento exponencial à medida que k cresce, considerando-se que k é uma constante qualquer
- #142422
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(1,0) 5 -
Com relação aos modelos de séries temporais, julgue o próximo item.
A suposição de estacionariedade não coloca restrição sobre a forma como xt e xt-1 são relacionados entre si.
- #142423
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(1,0) 6 -
Com relação aos modelos de séries temporais, julgue o próximo item.
Um processo autorregressivo de ordem p, AR(p), é estacionário somente se as p raízes da equação polinomial forem menores que um.
- #142424
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(1,0) 7 -
Com relação aos modelos de séries temporais, julgue o próximo item.
No modelo ARMA (p,q), o teste de estacionariedade relaciona-se apenas à especificação AR(p), sendo necessário verificar-se se o processo MA(q) atende às propriedades de inversibilidade.
- #142425
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(1,0) 8 -
A respeito do método de estimação por MQO, julgue o item que se segue.
Na análise de séries temporais, a suposição de ausência de autocorrelação serial dos resíduos deve sempre ser verificada para garantir que os estimadores de mínimos quadrados ordinários sejam não viesados e consistentes.
- #142426
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(1,0) 9 -
Considere que uma série temporal {Xt } seja gerada por

em que B representa o operador de atraso (backshift), tal que BZt = Zt-1, θ seja uma constante real e Zt seja um ruído aleatório com média nula e variância unitária.
Acerca da série temporal {Xt }, julgue o item subsecutivo.
Se θ = 5, o processo {Xt } não é estacionário.
- #142427
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(1,0) 10 -
Considere que uma série temporal {Xt } seja gerada por

em que B representa o operador de atraso (backshift), tal que BZt = Zt-1, θ seja uma constante real e Zt seja um ruído aleatório com média nula e variância unitária.
Acerca da série temporal {Xt }, julgue o item subsecutivo.
A média e a variância do processo {Xt } são, respectivamente, iguais a 0 e 1.
- #142428
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(1,0) 11 -
Considere-se o modelo de séries temporais em tempo discreto na forma Xt = Xt – 1 + f Wt – 1 + Wt , em que t representa o tempo, φ = 1, 2, 3,...; φ … 0 é o coeficiente do modelo e Wt representa um processo de choques aleatórios com média zero e variância σ2 . Com base nessas informações, julgue o item seguinte , acerca da primeira diferença Xt - X t-1.
A variância dessa diferença é igual a (1 + φ2) σ2.
- #142429
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(1,0) 12 -
Considere-se o modelo de séries temporais em tempo discreto na forma Xt = Xt – 1 + f Wt – 1 + Wt , em que t representa o tempo, φ = 1, 2, 3,...; φ … 0 é o coeficiente do modelo e Wt representa um processo de choques aleatórios com média zero e variância σ2 . Com base nessas informações, julgue o item seguinte , acerca da primeira diferença Xt - X t-1.
A função de densidade espectral dessa diferença é h(ω) = σ2( 1 - 2 sen

) / 2π, em que - π ≤ ω ≤ π.
- #142430
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(1,0) 13 -
Considere-se o modelo de séries temporais em tempo discreto na forma Xt = Xt – 1 + f Wt – 1 + Wt , em que t representa o tempo, φ = 1, 2, 3,...; φ … 0 é o coeficiente do modelo e Wt representa um processo de choques aleatórios com média zero e variância σ2 . Com base nessas informações, julgue o item seguinte , acerca da primeira diferença Xt - X t-1.
A auto-correlação e a auto-correlação parcial entre Xt - X t - 1 e X t + 12 - X t + 11 são, respectivamente, iguais a φ / 1 + φ2 e ( 1 + φ)12 / 1 + φ2 + φ4 + φ6 +... + φ24
- #142431
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(1,0) 14 -
Considere-se o modelo de séries temporais em tempo discreto na forma Xt = Xt – 1 + f Wt – 1 + Wt , em que t representa o tempo, φ = 1, 2, 3,...; φ …0 é o coeficiente do modelo e Wt representa um processo de choques aleatórios com média zero e variância σ2 . Com base nessas informações, julgue o item seguinte , acerca da primeira diferença Xt - X t-1.
Essa diferença é uma série temporal fracamente estacionária.
- #142432
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(1,0) 15 -
Julgue o item, relativo à análise de séries temporais.
Um modelo ARMA(2, 2) não pode ser reduzido à um modelo AR(2) com o operador

= 1 - B.