Séries Temporais

Question 1

Quais são os problemas relacionados a utilização de séries temporais

Answer 1

Autocorrelação serial e endogeneidade

Question 2

Apresente a formula do modelo autorregressivo de primeira ordem

Answer 2

yt = ρ*vt-1 + ε

Question 3

Quais são os problemas relacionados aos modelos AR e ARMA?

Answer 3

São endógenos

Question 4

O que é um processo estocástico discreto?

Answer 4

t é numerável

Question 5

O que é um processo estocástico contínuo?

Answer 5

t não é numerável

Question 6

O que siginifica L yt?

Answer 6

yt-1

Question 7

O que significa o formato de primeiras diferenças?

Answer 7

Δyt = yt - yt-1

Question 8

Quando se utiliza primeiras diferneças da variavel em log, obtém-se a variação percentual dessa

Answer 8

Verdadeiro

Question 9

Como é cáculado a autocovariância?

Answer 9

Cov(yt, yt-j)

Question 10

O que implica a condição de estacionariedade?

Answer 10

garante que a distribuição da variável dependente não se alter ao longo do tempo sendo possível utilizar dados passados para realizar previsões

Question 11

O que é necessário para satisfazer a condição de estacionariedade

Answer 11

As médias e variâncias da variável aleatória sejam constantes no tempo e a covariância entre elas dependa apenas da defasagem dessas

Question 12

Quais são as condições para que haja estacionariedade fraca?

Answer 12

1) E[yt] = μ < ∞
2) Var(yt) = σ²
3) Cov (yt, yt-k) = γk

Question 13

O que é a propriedade de reversão no tempo?

Answer 13

Se um choque faz com que y se desloque da média, há uma formaça que faz com que ele retorne

Question 14

Utilizando uma série em formato de primeiras difereças é possível torná-la estacionária

Answer 14

Verdadeiro

Question 15

O que é um ruído branco?

Answer 15

1) E[ε] = 0
2) Var[ε] = σ²
3) Cov (εt, εt-j) = 0
Choque imprevísivel com valor médio zero

Question 16

Um ruído branco é estacionário

Answer 16

Verdadeiro

Question 17

Apresente a equação de um passeio aleatório

Answer 17

yt = yt-1 + εt

Question 18

Escreva o passeio aleatório em termos de y0

Answer 18

yt = y0 + ∑ε

Question 19

Qual é a esperança de um passeio aleatório?

Answer 19

y0

Question 20

Qual a variância de um passeio aleatório

Answer 20

t*σ² é explosiva

Question 21

O que significa um passeio aleatório apresenta memória infinita?

Answer 21

Choques que afetam a variável hoje sempre estarão presentes nessa / choques não se dissipam

Question 22

O que é ∑ε no passeio aleatório

Answer 22

Tendência estocástica

Question 23

Apresente a formula, a esperança e a variância de um passeio aleatório com drift

Answer 23

yt = φ + yt-1  + εt
E[yt] = t*φ + y0
var[yt] = t*σ²

Question 24

Apresente a formula do processo de tendência estacionária?

Answer 24

yt = β0 + β1*t + εt

Question 25

Qual a esperança de um processo de tendência estacionária?

Answer 25

β0 + β1*t

Question 26

Um processo de tendência estacionária é estacionário?

Answer 26

Não

Question 27

Qual a variância de um processo de tendência estacionária?

Answer 27

σ²

Question 28

Um processo de tendência estacionário em primeira diferença se torna um MA, ou seja é estacionário

Answer 28

Falso, realmente se torna um MA, mas só será estacionário se houver mais de duas defasagens (K ≥ 2)

Question 29

Em um proccesso de tendeência estacionária, yt - E[yt] é um ruído branco

Answer 29

Verdadeiro

Question 30

Qual é a tendência deterministica de um processo de tendência estacioária

Answer 30

β1*t

Question 31

Apresente a equação de um processo de média móvel

Answer 31

yt = μ + εt + θ1* εt-1 + θ2* εt-2 ... + θq* εt-q

Question 32

Todo processo de média móvel éstacionário

Answer 32

Falso, é necessário que q < ∞

Question 33

Se K > q qual o valor da autocovariância?

Answer 33

Zero

Question 34

Se 1 ≤ K ≤ q qual o valor da autocovariância?

Answer 34

Diferente de zero mas não depende de t

Question 35

Em que situação a MA(1) é inversível?

Answer 35

Se |θ| < 1

Question 36

se q = ∞, qual a equação de yt?

Answer 36

yt = μ + ∑θj*εt-j | Se θ0 = 1 é um ruído branco

Question 37

Caso q = ∞, o que é necessário para o processo de média móvel seja estacionário?

Answer 37

∑|θj| < ∞

Question 38

Apresente a equação de um modelo AR

Answer 38

yt = c + φ1*yt-1 + φp*yt-p + εt

Question 39

Ao supor que E[εt | yt-1, yt-2, ..., yt-p] = 0, o que acontece com o modelo AR?

Answer 39

1) a melhor estimativa de yt depende apenas de sues p valores passados 2) Os erros ε não são serialmente correlacionados

Question 40

Qual é o polinômio característico de um processo AR?

Answer 40

φ(x) = 1 - φ1*x - φ2*x² - ... - φp*x^p

Question 41

Em que situação o processo AR será estacionário?

Answer 41

Se as p raízes do polinômio característico não estiverem no círculo unitário

Question 42

Em que situação o processo AR(1) será estacionário?

Answer 42

yt = μ + θ*yt-1 + εt -> |θ| < 1

Question 43

Em que situação o processo AR(2) será estacionário?

Answer 43

yt = μ + θ1*yt-1 + θ2*yt-2 + εt 1) |θ2| < 1 2) θ1 + θ2 < 1 3) θ2 - θ2 < 1

Question 44

Quais são os critérios adotados para definir a defasagem?

Answer 44

Critério de Schwarz e AIC

Question 45

O que é um processo ARMA?

Answer 45

Processo autorregressivo com média móvel

Question 46

Quando um processo ARMA é estacionário?

Answer 46

As raízes do polinômio característico estão dentro do círculo unitário

Question 47

O que significa yt ser integrada de grau 1?

Answer 47

yt não é estacionária mas Δyt é

Question 48

O que significa yt ser integrada de grau 0?

Answer 48

yt é estacionária

Question 49

O que significa yt ser integrada de grau 2?

Answer 49

Nem yt, nem Δyt são estacionárias, mas a primeira diferença da primeira diferença (yt - 2*yt-1 + yt-2) é

Question 50

Se yt ~ I(0) e xt ~ I(1), então zt = yt + xt ~ I(1)

Answer 50

Verdadeiro

Question 51

Se yt ~ I(k), então zt = a*yt + b ~ I(k)

Answer 51

Verdadeiro

Question 52

Se yt ~ I(k) e xt ~ I(k), então zt = ayt + bxt ~ I(k)

Answer 52

Falso

Question 53

Se a soma de duas séries integradas de grau k for integrada de grau menor que k, o que isso implica?

Answer 53

São cointegradas

Question 54

O que é uma regressão espúria?

Answer 54

Não há relação entre as séries de tempo, mas quando regredimos uma na outra obtemos R² e coeficiente signifcantes

Question 55

Qual é um sinal de que a regressão é espúria?

Answer 55

R² é maior do que Durbin-Watson

Question 56

O que acontece se regredirmos uma regressão espúria no formato de primeiras diferenças?

Answer 56

R² é praticamente zero e Durbin-Watson igual a 2

Question 57

O que é o teste de Durbin-Watson?

Answer 57

Testa se os resíduos são autocorrelacionados

Question 58

Qual o valor aproximado da estatística DW?

Answer 58

DW = 2*(1-r), onde r é a autocorrelação dos resíduos

Question 59

Como é calculada a função de autocorrelação?

Answer 59

ρk = γk/γ0 = covariância de k defasagens / variância

Question 60

O que é o correlograma?

Answer 60

Gráfico da função de autocorrelação em função de k

Question 61

Como é o correlograma se a série é estacionária?

Answer 61

Semelhante para todo k

Question 62

O que é o teste de Dickey-Fuller?

Answer 62

Testa a presença de raíz unitária

Question 63

Podemos utilizar MQO para calcular o teste de Dickey-Fuller

Answer 63

Podemos utilizar o MQO mas a série deve estar em primeiras difrenças

Question 64

O teste de Dickey-Fuller é um teste monocaudal

Answer 64

Verdadeiro

Question 65

Se estivermos sob a estatística nula pode-se utilizar a estatística t

Answer 65

Falso, a estatística tau

Question 66

Quais são as formas de calcular o teste DF?

Answer 66

passeio aleatório, com deslocamento (adiciona constante), tendência deterministica (adciona a variável t)

Question 67

Qual a diferença do teste DF para o ADF?

Answer 67

O ADF incorpora a existência de autocorrelação dos erros incluindo primeiras difernças defasadas

Question 68

O que é o teste de Phillips-Perron?

Answer 68

Testa a existência de raíz unitária, porém utiliza um método não paramétrico para lidar com a correlação dos erros e não adiciona termos defasdos como DF

Question 69

Qual é a semalhança entre o teste PP e DF?

Answer 69

Mesma distribuição assintótica

Question 70

Qual o proplema dos testes DF e ADF?

Answer 70

Baixa potência do teste

Question 71

O que é cointegração?

Answer 71

Mesmo as séries não sendo cestacionárias, essas apresentam uma relação no lonog prazo

Question 72

O que é necessário para serem cointegradas?

Answer 72

1) São I(1) | 2) Existe pelo menos uma combinação linear das séries na qual o resíduo delas é estacionário

Question 73

O que é o teste de Engle-Granger?

Answer 73

Testa se duas séries são cointegradas

Question 74

O teste de Engle-Grnager pode ser feito com drift e tendência assim como o DF

Answer 74

Verdadeiro

Question 75

Pelo teste de Engle Granger se os resíduos são estacionários, a série será cointegrada

Answer 75

Verdadeiro

Question 76

O que é a causalidade de granger

Answer 76

Significa que variações de X precedem variações de Y

Question 77

O que é o efeito feedback?

Answer 77

Tanto X causa Y como Y causa X no sentido de Granger

Question 78

O que é causalidade unidirecional?

Answer 78

Apenas uma variável causa outra

Question 79

O que é independência no caso da causalidade de granger?

Answer 79

A relaçãod a causalidade de gragenger entre duas variáveis não é significante

Question 80

O que é exogeneidade fraca?

Answer 80

Y não explica X e é utilizada para estimações e testes

Question 81

O que é exogeneidade forte?

Answer 81

Y e seus valores defasdos não explicam xt. é utilizada para previsão

Question 82

O que é superexogeneidade?

Answer 82

Mesmo com mudnaças no valor de x, não há alteração nos parâmetros de y. É utilizada para análise de políticas

Question 83

O que é uma série estacionária na tendência?

Answer 83

A série menos seu valor esperado é uma série estacionária

Question 84

O que é um processo estacionário em covariância?

Answer 84

é estacionário

Question 85

O que é um processo estacionário de segunda ordem?

Answer 85

é estacionário

Question 86

A rejeição da hipótese nula no teste Dickey-Fuller, indica que a série não é estacionária

Answer 86

Falso, a rejeição indica que ela é estacionária