Questões de Concurso
Comentadas sobre análise de séries temporais em estatística
Foram encontradas 18 questões
A respeito do modelo de séries temporais St = ɛt + ɛt-12 + ɛt-24 + ɛt-36 + ... = no qual t ∈ ℤ representa um índice temporal e εt denota um erro
aleatório no instante t, que segue uma distribuição normal com
média zero e desvio padrão 5, assinale a opção correta.
Julgue o item seguinte, referente a regressão linear e séries temporais.
O processo autorregressivo , com
, de ordem 2, é estacionário.
Seja o seguinte processo dinâmico caracterizado pela descontinuidade no tempo:
em que t é a unidade de tempo e εt é o termo de erro independente e identicamente distribuído com média igual a 0 e variância constante.
Sendo assim, qual é o valor esperado para t = 3, isto é, E[Y3 ]?

Disponível em: http://www.ipeadata.gov.br/ExibeSerie.aspx?serid=521274780&module=M. Acesso em: 17 dez. 2023. Adaptado.
Um pesquisador deseja modelar essa série, a partir de um modelo ARMA(p,q).
Esse modelo
Dois setores industriais, A e B, possuem apenas 4 e 3 empresas, respectivamente. Os faturamentos das empresas estão indicados nas tabelas a seguir
Considerando o índice de concentração Hirschman-Herfindahl (IHH) e utilizando as percentagens como números inteiros, ou seja, o índice variando até 10000, é correto afirmar que a soma dos índices dos setores é dada por
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
A série temporal em tela apresenta uma tendência linear cujo intercepto é igual a 2.
Seja o modelo de séries temporais dado por:
onde ut é independente e igualmente distribuído com média zero e variância . Suponha que
Se Z3 = 30, encontre a melhor previsão para Z5 utilizando o critério do Erro Médio Quadrático.
Determinada empresa utiliza o método da sazonalidade aditiva para prever a curva de consumo trimestral dos seus itens de estoque no ano seguinte. Supondo que o quadro seguinte representa os acréscimos ou reduções do consumo do item X em relação à média trimestral por ano no período 2018-2021, julgue o item que se segue.
O consumo do 1.º trimestre é historicamente igual ao
consumo do 4.º trimestre.
Determinada empresa utiliza o método da sazonalidade aditiva para prever a curva de consumo trimestral dos seus itens de estoque no ano seguinte. Supondo que o quadro seguinte representa os acréscimos ou reduções do consumo do item X em relação à média trimestral por ano no período 2018-2021, julgue o item que se segue.
A utilização de componentes aditivos para as projeções de
sazonalidade é mais vantajosa do que o método que utiliza os
componentes multiplicativos.
Considerando uma série temporal representada por {Xt}, julgue o item a seguir.
Se a série temporal for gerada por um processo na forma
no qual Et representa um ruído branco com média zero e desvio padrão igual a 1, então a variância de Xt será igual a 0,5.
Considerando uma série temporal representada por {Xt}, julgue o item a seguir.
Se a figura abaixo apresenta a forma da função de autocorrelação parcial (facp) da série temporal {Xt}, na qual as correlações parciais são nulas nos lags iguais ou superiores a 2, então a autocorrelação entre Xt e Xt-4 é igual a zero.
ATENÇÃO: tomando por base a tabela, responda a questão a seguir.
Consumo de um produto ao longo de 4 meses.
Dados:
• Me é a média exponencial;
• Te é a tendência exponencial;
• P é a previsão de consumo no mês.

As observações repetidas de demanda para um serviço ou produto em sua ordem de ocorrência formam um padrão conhecido como “Séries Temporais”. Considerando-se que há cinco padrões básicos na maioria das séries temporais de demanda, analise as afirmações a seguir sobre esses padrões:
I. Padrão horizontal: apresenta flutuação de dados em torno de uma média constante.
II. Padrão tendencial: apresenta sempre uma redução sistemática na média das séries ao longo do tempo.
III. Padrão sazonal: um padrão de aumentos ou de reduções na demanda que pode ser repetido, dependendo da hora, do dia, da semana, do mês ou do ano.
IV. Padrão cíclico: os aumentos ou reduções graduais mais previsíveis na demanda por períodos mais curtos de tempo (semanas ou meses).
V. Padrão aleatório: variação imprevisível da demanda.
Assinale a alternativa que apresenta os elementos
com as respectivas definições INCORRETAS:
Analise os gráficos a seguir referentes às funções de autocorrelação e autocorrelação parcial de uma determinada série temporal.
Qual processo é o mais adequado para modelar esta série?

Considerando as informações acima, julgue os itens que se seguem.
I A variância do processo Xt é igual a λ. II


A quantidade de itens certos é igual a

em que Zt representa o número de pedidos de emissão de passaportes no mês t, εt representa o erro aleatório, dj,t representa a variável dummy ou variável indicadora que representa o mês j (por exemplo, se uma observação no instante t for referente ao mês 1, então d1,t = 1, caso contrário, d0,t = 0). Os demais símbolos — µ, Φ, β, θ e φ — representam os coeficientes dos modelos. De acordo com essas informações, julgue o item que se segue, relativos a séries temporais.
Suponha que, após o ajuste do modelo A, o analista faça uma análise de resíduos. Uma avaliação da existência de autocorrelação serial nos resíduos poderia ser feita pelo teste de Ljung-box.