QuestLab Plataforma Inteligente de Questões
Entrar Criar conta
Banco público de questões

Questões para Concursos

Pesquise questões reais por disciplina, assunto, tópico, banca, órgão, cargo, ano e modalidade.

Questões por banca

29 bancas disponíveis. Clique para visualizar todas.

Acesse diretamente as bancas disponíveis na QuestLab. As quantidades abaixo consideram as questões ativas do banco.

CEBRASPE 51.363 questões FGV 25.316 questões FCC 24.632 questões AOCP 23.456 questões IBFC 11.190 questões VUNESP 10.983 questões Instituto Quadrix 9.793 questões FUNDATEC 9.088 questões IBADE 7.820 questões CESGRANRIO 6.013 questões OBJETIVA 4.740 questões CONSULPLAN 4.174 questões FEPESE 3.585 questões IADES 3.439 questões IESES 2.627 questões SELECON 2.377 questões IDECAN 1.907 questões MS CONCURSOS 1.485 questões Instituto Legalle 1.281 questões FAFIPA 1.161 questões FUMARC 842 questões ACAFE 551 questões INSTITUTO AOCP 430 questões NUCEPE 378 questões FUNIVERSA 348 questões FAURGS 203 questões FIOCRUZ 48 questões MACKENZIE 48 questões CETRO 17 questões
Encontre as questões que procura
Limpar filtros
3 questões encontradas
ID 29415 Estatística Análise de Séries Temporais FGV 2024

Considere duas séries temporais x e y, ambas integradas de ordem 1, ou I(1), representando a evolução de agregados macroeconômicos no tempo. Ao aplicarmos o teste de raiz unitária ADF aos resíduos da regressão linear de y em x (com valores críticos propostos por Engle-Granger para aplicá-lo a resíduos de uma regressão), verifica-se que a hipótese nula não é rejeitada, aos níveis usuais. É correto concluir que essas séries: (Obs: os valores críticos propostos por Engle-Granger para esse tipo de teste não são necessários para a resolução da questão)

A são cointegradas, pois tanto as séries quanto os resíduos são estacionários, o que torna a regressão entre elas válida;
B não são cointegradas, pois, apesar de serem estacionárias, os resíduos da regressão entre elas não são estacionários;
C são cointegradas, pois, embora não sejam estacionárias, os resíduos da regressão entre elas são estacionários;
D não são cointegradas, pois não são estacionárias e os resíduos da regressão entre elas não possuem raiz unitária;
E não são cointegradas, pois, embora não sejam estacionárias, os resíduos da regressão entre elas possuem raiz unitária.
ID 4979 Estatística Análise de Séries Temporais CESGRANRIO 2024

Um dos tipos importantes de dados utilizados em análises são os de séries temporais. Nas análises aplicadas às séries temporais,

A a raiz unitária implica reconhecer que a série é estacionária.
B a rejeição da hipótese nula do teste de Dickey-Fuller implica série não estacionária.
C as séries temporais podem ser diferença-estacionária ou tendência-estacionária.
D os testes clássicos t e F não se baseiam na premissa de que as séries temporais são estacionárias
E os modelos de cointegrac?a?o não podem ser aplicados às séries temporais não estacionárias.
ID 4978 Estatística 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 a utilização é recomendada para análises de longo prazo.
B a estimativa é conduzida com testes de cointegração.
C o aumento do número de variáveis e defasagens implica aumento no número de parâmetros a serem estimados.
D as variáveis explicativas são exógenas.
E as previso?es obtidas são inferiores às obtidas com base em modelos mais complexos de equac?o?es simulta?neas.