Quais condições numéricas garantem a estacionariedade de um AR(1) e a invertibilidade de um MA(1)?

|φ1| < 1 e |θ1| < 1.

Explicação:
Para AR(1) a série é estacionária se o coeficiente autorregressivo satisfizer \( |\phi_1|<1\), para MA(1) o modelo é invertível se o coeficiente da média móvel satisfizer \( |\theta_1|<1\).
Além disso, parâmetros com p‑valor pequeno (por exemplo < 0.05) são considerados estatisticamente significativos no ajuste.

Exemplo:
Suponha \( \phi_1 = -0.85\) e \( \theta_1 = 1.20\).
Verificação:
\( |\phi_1| = 0.85 < 1\), portanto AR(1) é estacionário.
\( |\theta_1| = 1.20 > 1\), portanto MA(1) não é invertível.
Se em outro caso \( \theta_1 = -0.60\), então \( |\theta_1| = 0.60 < 1\), o MA(1) seria invertível.
Quanto à significância, se o p‑valor de \( \phi_1\) for 0.002 e de \( \theta_1\) for 0.001, ambos são significativos a 5%.