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Análise de Séries Temporais em Econometria: Teste Dickey-Fuller, Modelos ARIMA e ARMA, Exercícios de Econometria

A análise de três séries temporais (y1, y2 e y3) usando o teste de dickey-fuller aumentado, com diferentes considerações de tendência e constante. Além disso, é feita a identificação de um processo autorregressivo ar(1) e a especificação de modelos arima e arma para as séries. São apresentados os coeficientes, erros padrão, estatísticas z e p-valores, além de outras métricas de ajuste e verossimilhança.

O que você vai aprender

  • Como funciona o Teste de Dickey-Fuller Aumentado em séries temporais?
  • Qual é a diferença entre Processo Autorregressivo AR(1) e modelos ARIMA e ARMA?
  • Como interpretar os coeficientes, erros padrão, estatísticas z e p-valores em modelos econométricos?

Tipologia: Exercícios

2021

Compartilhado em 16/12/2021

guilherme-galvao-21
guilherme-galvao-21 🇧🇷

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ECONOMETRIA II ATIVIDADE G
Bianca Salles - 31986455
Fábio Godoy - 31941801
Guilherme Galvão - 41817956
Matheus Luigi - 31915663
Y1:
A)
A partir da série temporal, escolhemos o Teste de Dickey-Fuller Aumentado, levando em conta que ele
apresenta tendência.
P Valor < 5%, Isso confirma rejeição de Hipótese nula. Sendo assim, a série é considerada estacionária.
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Baixe Análise de Séries Temporais em Econometria: Teste Dickey-Fuller, Modelos ARIMA e ARMA e outras Exercícios em PDF para Econometria, somente na Docsity!

ECONOMETRIA II – ATIVIDADE G

Bianca Salles - 31986455

Fábio Godoy - 31941801

Guilherme Galvão - 41817956

Matheus Luigi - 31915663

Y1:

A)

A partir da série temporal, escolhemos o Teste de Dickey-Fuller Aumentado, levando em conta que ele

apresenta tendência.

P Valor < 5%, Isso confirma rejeição de Hipótese nula. Sendo assim, a série é considerada estacionária.

B)

É possível observar que o gráfico acima é de um Processo Autoregressivo AR (1), pois no gráfico de FAC

(ACF), tem uma função exponencialmente decrescente, e no FACP há uma queda abrupta na primeira

defasagem, com isso, entende-se que é de primeira ordem.

C)

Modelo 1: ARMA, usando as observações 1960:01-1968:04 (T = 100) Variável dependente: Y Erros padrão baseados na Hessiana Coeficiente Erro Padrão z p-valor const 1,88734e+031 2,11799e+031 0,8911 0, phi_1 0,991193 0,0106990 92,64 <0,0001 *** Média var. dependente 1,03e+30 D.P. var. dependente 6,05e+ Média de inovações 3,51e+29 D.P. das inovações 3,19e+ R-quadrado 0,993455 R-quadrado ajustado 0, Log da verossimilhança −7167,644 Critério de Akaike 14341, Critério de Schwarz 14349,10 Critério Hannan-Quinn 14344, Real Imaginária Módulo Frequência AR Raiz 1 1,0089 0,0000 1,0089 0,

B)

Ao tirar primeira diferença por 2 vezes, chegamos em uma serie estacionária.

O modelo apresentado acima é ARIMA (2,2,1).

C)

Modelo 5: ARIMA, usando as observações 1960:03-1968:04 (T = 98) Variável dependente: (1-L)^2 Y Erros padrão baseados na Hessiana Coeficiente Erro Padrão z p-valor const −0,00718806 0,00267383 −2,688 0,0072 *** phi_1 0,526622 0,0950590 5,540 <0,0001 *** phi_2 −0,341463 0,0943993 −3,617 0,0003 *** theta_1 −1,00000 0,0305835 −32,70 <0,0001 *** Média var. dependente 0,000800 D.P. var. dependente 0, Média de inovações 0,013452 D.P. das inovações 0, R-quadrado 0,999842 R-quadrado ajustado 0, Log da verossimilhança −93,80633 Critério de Akaike 197, Critério de Schwarz 210,5375 Critério Hannan-Quinn 202, Real Imaginária Módulo Frequência AR Raiz 1 0,7711 -1,5277 1,7113 -0, Raiz 2 0,7711 1,5277 1,7113 0, MA Raiz 1 1,0000 0,0000 1,0000 0,

B)

É possível observar que o gráfico acima é de um Processo Autoregressivo AR (1), pois no gráfico de FAC

(ACF), tem uma função exponencialmente decrescente, e no FACP há uma queda abrupta na primeira

defasagem, com isso, entende-se que é de primeira ordem.

C)

Modelo 2: ARMA, usando as observações 1960:01-1968:04 (T = 100) Variável dependente: Y Erros padrão baseados na Hessiana Coeficiente Erro Padrão z p-valor const 3,67731 0,334457 10,99 <0,0001 *** phi_1 0,803652 0,0637686 12,60 <0,0001 *** Média var. dependente 3,766020 D.P. var. dependente 1, Média de inovações 0,035758 D.P. das inovações 0, R-quadrado 0,608215 R-quadrado ajustado 0, Log da verossimilhança −103,8008 Critério de Akaike 213, Critério de Schwarz 221,4171 Critério Hannan-Quinn 216, Real Imaginária Módulo Frequência AR Raiz 1 1,2443 0,0000 1,2443 0,