Modelos econométricos do tipo Vetor Autorregressivo (VAR) e ...
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Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
Câmara dos Deputados
Prova:
FGV - 2024 - Câmara dos Deputados - Consultor de Orçamento e Fiscalização Financeira (Reaplicação) |
Q2512363
Economia
Modelos econométricos do tipo Vetor Autorregressivo (VAR) e
Vetor de Correção de Erros (VEC) são largamente usados em
economia para se entender como duas ou mais variáveis
interagem dinamicamente e para fazer previsões.
Considerando esses modelos, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) O modelo VAR deve ser usado quando as séries temporais são não estacionárias de ordem 1 e têm uma relação de cointegração.
( ) A função impulso-resposta em modelos VAR permite analisar como uma variável é afetada por choques temporários em outra variável ao longo do tempo, mas essa análise não é possível em modelos VEC.
( ) Em modelos VEC, o termo de correção de erro é incorporado para ajustar o relacionamento de longo prazo entre as séries temporais cointegradas após choques temporários, algo que não é diretamente modelado em VAR tradicionais.
( ) A decomposição de variância em modelos VAR ajuda a entender a proporção da variância de previsão de cada variável que pode ser atribuída a choques em si mesma versus choques nas outras variáveis, uma análise que também é aplicável em modelos VEC.
As afirmativas são, respectivamente,
Considerando esses modelos, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) O modelo VAR deve ser usado quando as séries temporais são não estacionárias de ordem 1 e têm uma relação de cointegração.
( ) A função impulso-resposta em modelos VAR permite analisar como uma variável é afetada por choques temporários em outra variável ao longo do tempo, mas essa análise não é possível em modelos VEC.
( ) Em modelos VEC, o termo de correção de erro é incorporado para ajustar o relacionamento de longo prazo entre as séries temporais cointegradas após choques temporários, algo que não é diretamente modelado em VAR tradicionais.
( ) A decomposição de variância em modelos VAR ajuda a entender a proporção da variância de previsão de cada variável que pode ser atribuída a choques em si mesma versus choques nas outras variáveis, uma análise que também é aplicável em modelos VEC.
As afirmativas são, respectivamente,
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