O modelo ARIMA, cuja sigla significa Auto Regressive Integrated Moving Average, utiliza dados passados para prever o futuro, usando dois principais recursos: a autocorrelação e médias móveis. As etapas da modelagem consistem em determinar a ordem da diferenciação; determinar o número de termos AR e de MA e o ajuste do modelo, ou seja, verificar se há resíduos “ruído branco”, se os coeficientes de ordem mais alta são significativos (sem “raízes” unitárias) e se as previsões parece razoável.
Face o exposto, considerando um modelo ARIMA (1, 2, 1) para a taxa de câmbio nominal do Brasil, assinale a alternativa correta.
Alternativa 1:
O modelo apresenta uma diferença (d).
Alternativa 2:
O modelo apresenta um termo autorregressivo (p).
Alternativa 3:
O modelo apresenta dois termos de média móvel (q).
Alternativa 4:
O modelo apresenta dois termos autorregressivos (p).
Alternativa 5:
O modelo apresenta dois termos de diferenças sazonais (D).
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Resposta:
Alternativa 2
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