Suponha que na estimação dos parâmetros do modelo ARIMA(1,1,1), para uma série com 60 observações, obteve-se o seguinte resultado:

Um intervalo de 95% para o coeficiente da parte autorregressiva do modelo é dado por

Considere o modelo ARIMA(2,1,0) aplicado à série Xt, Sabendo que as raízes de equação característica são B1 = 3 e B2 = −2, os valores dos parâmetros são

Considere um processo Z testacionário . A função de autocovariância γk definida por  satisfaz as seguintes propriedades:

Estão corretas as afirmativas

Considere um processo estacionário. A facv (função de autocovariância)  definida por satisfaz às seguintes propriedades:

O modelo clássico para séries temporais supõe que a série temporal Zt, t=1, 2, . . . , N pode ser escrita como Zt = Tt + St + at , t=1, 2, . . . , N, ou seja, segundo uma soma de três componentes: uma tendência, uma componente sazonal e um termo aleatório. Com relação ao modelo considerado podemos afirmar que:

Considerando que uma série temporal {Zt}t = 1,..., n, em que Zt representa o número mensal de ligações recebidas por uma central de atendimento ao cliente no mês t, segue um processo SARIMA(0,1,1) × (0,1,1)12, julgue os itens subsequentes.

A série temporal {Zt}t = 1,..., n possui sazonalidade estocástica de período anual.