Dados de qualquer série temporal podem ser pensados como sendo gerados por um processo estocástico. Quando um processo estocástico possui suas média, variância e autocovariância co

Gabarito

D

Comentário do professor

Um processo é chamado de fracamente estacionário (ou estacionário de segunda ordem) quando seus momentos de baixa ordem se mantêm constantes ao longo do tempo.

Especificamente, a média não depende de t, \(E[X_t]=\mu\) para todo t, e a variância é finita e constante, \(Var(X_t)=\sigma^2\).
Além disso, a autocovariância entre dois instantes depende apenas do deslocamento temporal (lag) h e não do tempo absoluto t: \(Cov(X_t,X_{t+h})=\gamma(h)\).

Na prática, isso significa que propriedades como correlação e dispersão são invariantes no tempo, o que permite estimativas consistentes das funções de autocovariância e o uso de ferramentas como modelos ARMA e análise espectral.