Questão FC624200
Um dos tipos importantes de dados utilizados em análises são os de séries temporais. Nas análises aplicadas às séries temporais,
Análise de Séries Temporais
CESGRANRIO · 2024
Um dos tipos importantes de dados utilizados em análises são os de séries temporais. Nas análises aplicadas às séries temporais,
- a raiz unitária implica reconhecer que a série é estacionária.
- a rejeição da hipótese nula do teste de Dickey-Fuller implica série não estacionária.
- as séries temporais podem ser diferença-estacionária ou tendência-estacionária.
- os testes clássicos t e F não se baseiam na premissa de que as séries temporais são estacionárias.
- os modelos de cointegraçã o não podem ser aplicados às séries temporais não estacionárias.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
Diferença-estacionária: a série torna-se estacionária após diferenciação. Um exemplo simples é o passeio aleatório \(y_t = y_{t-1} + \varepsilon_t\); ao aplicar a primeira diferença temos \(\Delta y_t = y_t - y_{t-1} = \varepsilon_t\), que é estacionária. Aqui, choques têm efeito permanente e a modelagem costuma recorrer a ARIMA que incorpora diferenciação.
Tendência-estacionária: a série é estacionária em torno de uma tendência determinística. Escreve-se \(y_t = \beta_0 + \beta_1 t + u_t\), onde \(u_t\) é estacionário. Nesse caso, remover a tendência (detrending) deixa resíduos com comportamento estacionário e choques são transitórios.
Identificar corretamente o tipo indica se devemos diferenciar a série ou retirar a tendência antes de aplicar modelos e testes, pois cada caso exige tratamento distinto.
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