Questões de Concurso

Considere a seguinte situação hipotética.

Um pesquisador resolveu extrair a tendência da série temporal Y ( t ) sem a componente sazonal, por meio de uma regressão linear simples na forma Y ( t ) = a + bt +e ( t ), em que t = 0 corresponde a jan/59, t = 1 corresponde a fev/59, ..., e t = 468 corresponde a dez/97. Esse pesquisador tomou como série livre de tendências a série dos resíduos, em que Y(t) é a série ajustada pelo modelo de regressão. As séries y( t ) e Y ( t - Y (t) são mostradas nos gráficos abaixo.



Com base nessas informações, é correto afirmar que a regressão linear simples foi um processo eficaz para extrair a tendência da série temporal em questão.

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

Suponha que a série sem a componente sazonal tenha sido ajustada por modelos ARIMA, cujos resultados se encontram na tabela abaixo, em que representa a estimativa da variância do processo, log-veross é o valor do logaritmo da função de verossimilhança e AIC é o critério de informação de Akaike.



Considerando-se essas informações, é correto afirmar que o modelo sugerido para o ajuste dessa série temporal é o ARIMA(2, 1, 4).

Suponha que p = 3 e que os autovalores da matriz Ω sejam λ1 = 2,01, λ2 = 0,95 e λ3 = 0,04. Nessa situação, o número ideal de fatores que devem ser empregados para explicar a variabilidade total é igual a 2.