Questão nº 39

Questão de Estatística · FGV TJDFT 2022 (nº 39)

FGV2022Analista Judiciário - EstatísticaEstatística
Gabarito: Bver comentário ↓

Sejam os modelos ARIMA(2,0,0) a seguir.

I:zt=0,4zt1+0,8zt2+εtI: z_t = 0,4z_{t-1} + 0,8z_{t-2} + \varepsilon_t
II:zt=0,8zt10,4zt2+εtII: z_t = 0,8z_{t-1} - 0,4z_{t-2} + \varepsilon_t
III:zt=0,4zt1+0,8zt2+εtIII: z_t = -0,4z_{t-1} + 0,8z_{t-2} + \varepsilon_t

Sendo (ε1,ε2,...,εt)(\varepsilon_1, \varepsilon_2, ..., \varepsilon_t) variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas, iid, com média zero e variância constante, ou seja, os εts\varepsilon_t's, formam uma sequência de ruídos brancos.

A condição de estacionariedade é satisfeita somente no(s) modelo(s):

Resposta comentada

Gabarito Alternativa B

Uma série temporal é estacionária se suas propriedades estatísticas, como média e variância, permanecem constantes ao longo do tempo, sem depender do momento em que são observadas. Para um modelo ARIMA(2,0,0), que é um modelo autorregressivo de ordem 2 (AR(2)) da forma zt=ϕ1zt1+ϕ2zt2+εtz_t = \phi_1 z_{t-1} + \phi_2 z_{t-2} + \varepsilon_t, a estacionariedade é garantida se os coeficientes ϕ1\phi_1 e ϕ2\phi_2 satisfazem três condições específicas.

As condições de estacionariedade para um modelo AR(2) são:

  1. |\phi_2| < 1\
  2. \phi_1 + \phi_2 < 1\
  3. ϕ2ϕ1<1\phi_2 - \phi_1 < 1

Vamos analisar cada modelo:

Modelo I: zt=0,4zt1+0,8zt2+εtz_t = 0,4z_{t-1} + 0,8z_{t-2} + \varepsilon_t
Aqui, ϕ1=0,4\phi_1 = 0,4 e ϕ2=0,8\phi_2 = 0,8.

  1. 0,8<1|0,8| < 1 (Verdadeiro)
  2. $0,4 + 0,8 = 1,2. Esta condição (\1,2 < 1$) é Falsa.
    Portanto, o Modelo I não é estacionário.

Modelo II: zt=0,8zt10,4zt2+εtz_t = 0,8z_{t-1} - 0,4z_{t-2} + \varepsilon_t
Aqui, ϕ1=0,8\phi_1 = 0,8 e ϕ2=0,4\phi_2 = -0,4.

  1. 0,4<1|-0,4| < 1 (Verdadeiro)
  2. $0,8 + (-0,4) = 0,4. Esta condição (\0,4 < 1$) é Verdadeira.
  3. 0,40,8=1,2-0,4 - 0,8 = -1,2. Esta condição (1,2<1-1,2 < 1) é Verdadeira.
    Todas as três condições são satisfeitas. Portanto, o Modelo II é estacionário.

Modelo III: zt=0,4zt1+0,8zt2+εtz_t = -0,4z_{t-1} + 0,8z_{t-2} + \varepsilon_t
Aqui, ϕ1=0,4\phi_1 = -0,4 e ϕ2=0,8\phi_2 = 0,8.

  1. 0,8<1|0,8| < 1 (Verdadeiro)
  2. 0,4+0,8=0,4-0,4 + 0,8 = 0,4. Esta condição ($0,4 < 1$) é Verdadeira.
  3. $0,8 - (-0,4) = 1,2. Esta condição (\1,2 < 1$) é Falsa.
    Portanto, o Modelo III não é estacionário.

(A) Incorreta: O Modelo I não satisfaz a condição ϕ1+ϕ2<1\phi_1 + \phi_2 < 1, pois $0,4 + 0,8 = 1,2,quena~oeˊmenorque1.(B)Correta:OModeloIIsatisfaztodasastre^scondic\co~esdeestacionariedadeparaumAR(2):, que não é menor que 1. **(B) Correta:** O Modelo II satisfaz todas as três condições de estacionariedade para um AR(2): |\phi_2| < 1(pois(pois|-0,4| < 1),), \phi_1 + \phi_2 < 1 (pois \0,8 + (-0,4) = 0,4 < 1)e) e \phi_2 - \phi_1 < 1(pois(pois-0,4 - 0,8 = -1,2 < 1).(C)Incorreta:OModeloIIIna~osatisfazacondic\ca~o). **(C) Incorreta:** O Modelo III não satisfaz a condição \phi_2 - \phi_1 < 1, pois \0,8 - (-0,4) = 1,2$, que não é menor que 1. A pegadinha aqui é que as duas primeiras condições são satisfeitas, levando a um erro se a terceira condição for esquecida.
(D) Incorreta: Apenas o Modelo II é estacionário.
(E) Incorreta: Apenas o Modelo II é estacionário.

Fonte: FGV TJDFT 2022 Analista Judiciário - Estatística (Caderno Tipo 1). Reproduzida para fins de estudo.

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