Questões sobre Séries Temporais

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

Considerando a série temporal x_t = T_t + S_t + e_t , em que T é o componente de tendência, S é o componente de sazonalidade e e é um componente aleatório de média 0 e variância constante, julgue os itens a seguir.

O método de suavização por médias móveis não é aplicável para essa situação, pois a série x_t possui sazonalidade.

A partir da figura acima, que ilustra a evolução temporal (de janeiro/1959 a dezembro/1997) dos níveis mensais de concentração de CO₂ registrados em determinada localidade, julgue os itens de 90 a 92.

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

A partir da figura acima, que ilustra a evolução temporal (de janeiro/1959 a dezembro/1997) dos níveis mensais de concentração de CO₂ registrados em determinada localidade, julgue os itens de 90 a 92.

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: