Questão FC624194
Entender qual processo melhor explica a dinâmica de uma série temporal é uma questão central da análise de séries temporais univariadas. A metodologia de Box-Jenkins auxilia na res
Análise de Séries Temporais
CESGRANRIO · 2024
Entender qual processo melhor explica a dinâmica de uma série temporal é uma questão central da análise de séries temporais univariadas. A metodologia de Box-Jenkins auxilia na resposta a essa questão, indicando se a dinâmica temporal de uma série é mais bem compreendida por processos: AR(p); MA(q); ARMA(p,q) ou outro.
Essa metodologia é composta pelas seguintes etapas:
P - Estimação Q - Diagnóstico R - Previsão S - Identificação
Segundo essa metodologia, a sequência das etapas, da primeira para a última, para explicar a dinâmica de uma série temporal é:
- P , Q , S , R
- P , S , R , Q
- P , R , Q , S
- S , P , Q , R
- S , P , R , Q
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Gabarito
D
Comentário do professor
Sequência correta: S → P → Q → R. Essa ordem segue a lógica prática de modelagem Box-Jenkins para identificar e usar um modelo que descreva a dinâmica temporal.
Identificação (S): examina-se o gráfico da série, verifica-se estacionariedade (teste de ADF, diferenciação se necessário) e analisa-se a ACF e a PACF para sugerir ordens de \(AR(p)\), \(MA(q)\) ou \(ARMA(p,q)\).
Estimação (P): escolhe-se o modelo proposto e estima-se os parâmetros por máxima verossimilhança ou mínimos quadrados condicionais, obtendo-se coeficientes e erros padrão.
Diagnóstico (Q): valida-se o ajuste verificando se os resíduos são ruído branco (inspeção da ACF dos resíduos, teste de Ljung-Box, análise de normalidade e heterocedasticidade); se falhar, retorna-se à identificação/estimação.
Previsão (R): com modelo adequado, gera-se previsões e intervalos de confiança, atualizando o modelo conforme entram novos dados.
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