Questão FC100022
No que se refere a vetores autorregressivos, julgue o item que se segue. Para a utilização efetiva de um modelo de vetor autorregressivo em previsões, não é necessário que as série
Análise de Séries Temporais
CEBRASPE (CESPE) · 2024
Para a utilização efetiva de um modelo de vetor autorregressivo em previsões, não é necessário que as séries temporais incluídas sejam estacionárias.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
A assertiva está errada porque um modelo de vetor autorregressivo (VAR) pressupõe que as séries sejam, em conjunto, estacionárias. Um VAR típico é \(y_t = A_1 y_{t-1} + \dots + A_p y_{t-p} + u_t\), e suas propriedades de inferência e previsão exigem média e variância estáveis ao longo do tempo.
Se as séries tiverem raízes unitárias, coeficientes estimados podem ser inconsistentes e gerar spurious regression, tornando previsões e testes inválidos.
Na prática, transforma-se as séries por diferenças de primeira ordem quando não há relacionamento de longo prazo, ou, se houver cointegração, emprega-se um modelo de correção de erros (VECM), que preserva a informação de equilíbrio.
Portanto, para usar um VAR de forma efetiva em previsões, é necessário garantir estacionariedade ou aplicar a transformação/modelo adequado.
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