MOVE Avaliação de Séries Temporais III - 16/05/2023

Fale conosco

Nossa missão é auxiliá-los em todas as etapas do seu curso, sanar dúvidas e conduzi-los na jornada do MBA. Confira nessa página os meios pelos quais você pode entrar em contato direto conosco. Para te atendermos da melhor forma, selecione seu curso no campo a seguir.

Sistema Acadêmico

Editar Perfil
Solicitação de Serviço
Formação Escolar
Alterar Senha
Documentos Pessoais
Sair

Dashboard
Calendário
Meus Cursos
Fale conosco
Sistema de TCCs
Série Acadêmica
- Acessar Materiais
Programa de Indicação
Biblioteca Digital
Editar Perfil
Trocar Senha
Solicitação de Serviço
Formação Escolar
Meus Anexos
Sair

Atenção! Você está utilizando uma versão de Browser incompatível com o sistema. Algumas funcionalidades podem não apresentar seu comportamento esperado.

Home
Publicação de Avaliação
Avaliação de Séries Temporais III - 16/05/2023

Avaliação de Séries Temporais III - 16/05/2023

Séries Temporais III

Professor: Fabiano Guasti Lima

Avaliação realizada por:

Avaliação realizada em: 25/05/2023

Tentativa
1 de 3 Nota
10,0 Questões Respondidas
10 de 10

Questão #1

Considere um modelo do tipo ARIMA(1,1,1)(1,0,1)_[12] e assinale a alternativa CORRETA:

No primeiro parênteses houve uma derivação, sem parte autorregressiva e um de médias móveis; no segundo conjunto de parênteses refere-se ao modelo desenvolvido para a parte sazonal, e o valor dentro dos colchetes é o número de períodos. No primeiro parênteses um parâmetro de autorregressão, houve uma derivação, e um de médias móveis; no segundo conjunto de parênteses refere-se ao modelo desenvolvido para a parte sazonal, e o valor dentro dos colchetes é o número de períodos. No primeiro parênteses houve uma parte regressiva, sem derivação, e um de médias móveis; no segundo conjunto de parênteses refere-se ao modelo desenvolvido para a parte sazonal, e o valor dentro dos colchetes é o número de períodos. No primeiro parênteses houve uma derivação, uma de autorregressão e sem médias móveis; no segundo conjunto de parênteses refere-se ao modelo desenvolvido para a parte sazonal, e o valor dentro dos colchetes é o número de períodos.

Questão #2

Sobre os modelos ARIMA (Box-Jenkins), assinale a alternativa INCORRETA.

Pode ser transformada usando diferenciação: remove tendências. São pouco robustos, e por isso, devem ser aplicados em séries temporais específicas. Requer dados estacionários. Funciona melhor com dados estáveis, com poucos outliers (embora podemos removê-los).

Questão #3

Qual dos seguintes termos se refere a um padrão que se repete em uma série temporal em intervalos regulares?

Ruído. Autocorrelação. Sazonalidade. Tendência.

Questão #4

Após estimar um modelo ARIMA, deve-se verificar se o modelo representa, ou não, adequadamente os dados. Um teste é o de autocorrelação dos resíduos, conhecido por:

Teste de Jarque-Bera. Teste de Phillips-Perron. Teste de Dickey-Fuller. Teste de Ljung-Box.

Questão #5

O gráfico a seguir, representa:

O gráfico de uma função de autocorrelação parcial com 1º lag significativo, característica de um modelo AR(1). O gráfico de uma função de autocorrelação sem nenhum lag significativo. O gráfico de uma função de autocorrelação parcial com todos os lag significativos. O gráfico de uma função de autocorrelação parcial sem nenhum lag signficativo.

Questão #6

Os processos de séries temporais AR(p), MA(q) e ARMA(p,q) apresentam função de autocorrelação com as características:

I – Um processo AR(p) tem função de autocorrelação que decai de acordo com exponenciais e/ou senoides amortecidas, infinita em extensão;

II – Um processo MA(q) tem função de autocorrelação finita, no sentido de que ela apresenta um corte após o “lag” q;

III – Um processo ARMA(p,q) tem função de autocorrelação infinita em extensão, a qual decai de acordo com exponenciais e/ou senoides amortecidas após o “lag” q – p.

Pode-se afirmar de maneira CORRETA que:

Somente as afirmações I e III são verdadeiras. Todas as afirmações são falsas. Todas as afirmações são verdadeiras. Somente as afirmações I e II são verdadeiras.

Questão #7

Assinale a alternativa INCORRETA sobre o objetivo das séries temporais:

Procurar periodicidade relevante nos dados. Verificar se conjuntos de variáveis que tenham ligação causal entre si têm relacionamentos que constituam agrupamentos. Fazer previsões de valores futuros da série. Investigação do mecanismo que gera a série temporal.

Questão #8

Assinale a alternativa que apresenta a definição CORRETA de tendência em uma série temporal.

Variações cíclicas em torno de uma média constante. Flutuações aleatórias ao redor de um valor médio constante. A sazonalidade presente na série temporal. A direção geral ou padrão de mudança ao longo do tempo.

Questão #9

Considere o seguinte enunciado e assinale a alternativa CORRETA:

a) b) c) d)

Questão #10

Considere o seguinte enunciado e assinale a alternativa CORRETA:

a) b) c) d)

Voltar

Versão 1.31.85

Seja muito bem vindo!

Não desejo mais ver este item

Sistema de TCC

Essa é a área reservada para o sistema de TCCs.
Não se preocupe, quando você chegar nessa etapa do curso, liberaremos seu acesso para que você possa desenvolver seu trabalho.