Questão FC624204
Os modelos de vetores autorregressivos (VAR) são uma classe de modelos estatísticos usados para capturar as interações dinâmicas entre múltiplas séries temporais. Uma característic
Análise de Séries Temporais
CESGRANRIO · 2024
Os modelos de vetores autorregressivos (VAR) são uma classe de modelos estatísticos usados para capturar as interações dinâmicas entre múltiplas séries temporais. Uma característica dessa categoria de modelos VAR é que
- a utilização é recomendada para análises de longo prazo.
- a estimativa é conduzida com testes de cointegração.
- o aumento do número de variáveis e defasagens implica aumento no número de parâmetros a serem estimados.
- as variáveis explicativas são exógenas.
- as previsões obtidas são inferiores às obtidas com base em modelos mais complexos de equações simultâneas.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
Em um modelo VAR cada equação explica uma variável pelas suas próprias defasagens e pelas defasagens de todas as demais variáveis do sistema. Assim, se houver \(k\) variáveis e \(p\) defasagens, cada equação contém \(k\times p\) coeficientes de inclinação.
O total de coeficientes de inclinação no sistema é \(k^2 p\). Se incluir interceptos, somam-se mais \(k\) parâmetros, levando a \(k^2 p + k\) parâmetros a estimar.
Na prática isso significa que aumentar \(k\) ou \(p\) faz o número de parâmetros crescer muito rápido, o que eleva o risco de sobreajuste e exige mais observações ou restrições na modelagem.
Por isso, na especificação de um VAR é comum limitar o número de variáveis e defasagens ou usar métodos de seleção e regularização para controlar a complexidade.
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