(De testes anteriores) Nota: A resposta correta é seguida por. O código i-j refere-se a qual seção do texto que a questão é projetada para abordar. 1. Quais os fatores que as cinco técnicas de suavização de dados apresentadas no Capítulo Três têm em comum A) Todas utilizam apenas observações passadas dos dados. B) Todos eles não conseguiram prever reversões cíclicas nos dados. C) Elimina o ruído de curto prazo pela média de dados. D) Todas as previsões correlacionadas em série do produto. E) Tudo o que está acima está correto. 2. Uma média móvel de 3 pontos centralizada simples da variável de séries temporais Xt é dada por: A) (Xt-1 Xt-2 Xt-3) 3. B) (Xt Xt-1 Xt-1) 3. C) (Xt1 Xt Xt-1) 3. D) Nenhuma das opções acima está correta. 3. O alinhamento médio em movimento pode levar à inferência enganosa quando aplicado a A) dados estacionários. B) previsão de reversão da tendência no mercado acionário. C) conjuntos de dados pequenos e limitados. D) conjuntos de dados amplos e abundantes. E) Nenhuma das opções acima está correta. 4. Qual das seguintes opções não é correto quanto à escolha do tamanho apropriado da constante de suavização (a) no modelo de suavização exponencial simples A) Selecione valores próximos de zero se a série tiver uma grande variação aleatória. B) Selecione os valores próximos a um se desejar que os valores de previsão dependam fortemente das mudanças recentes nos valores reais. C) Selecione um valor que minimize RMSE. D) Selecione um valor que maximize o erro do quadrado quadrado. E) Tudo o que está acima está correto. 5. A constante de suavização (a) do modelo de alisamento exponencial simples A) deve ter um valor próximo a um se o dado subjacente for relativamente errático. B) deve ter um valor próximo a zero se os dados subjacentes forem relativamente lisos. C) está mais próximo de zero, maior a revisão na previsão atual, dado o erro de previsão atual. D) está mais perto de um, maior a revisão na previsão atual, dado o erro de previsão atual. 6. O procedimento de mínimos quadrados minimiza a A) soma dos resíduos. B) quadrado do erro máximo. C) soma de erros absolutos. D) soma de resíduos quadrados. E) Nenhuma das opções acima está correta. 7. Um residual é A) a diferença entre a média de Y condicional em X e a média incondicional. B) a diferença entre a média de Y e seu valor real. C) a diferença entre a previsão de regressão de Y e seu valor real. D) a diferença entre a soma de erros quadrados antes e depois de X é usada para prever Y. E) Nenhuma das opções acima está correta. 8 Distúrbios do modelo de regressão (erros de previsão) A) assumem seguir uma distribuição de probabilidade normal. B) são assumidos como independentes ao longo do tempo. C) são assumidos como médios a zero. D) pode ser estimado por resíduos de OLS. E) Todos os itens acima estão corretos. 9. Os índices sazonais de vendas para a Black Lab Ski Resort são para janeiro de 1.20 e dezembro de .80. Se as vendas de dezembro de 1998 fossem de 5.000, uma estimativa razoável das vendas para janeiro de 1999 é: E) Nenhuma das opções acima está correta. 10. Quais das seguintes técnicas não são usadas para resolver o problema da autocorrelação A) Modelos autoregressivos. B) Melhorando a especificação do modelo. C) Suavização média móvel. D) Primeira diferencia dos dados. E) Regressão usando mudanças percentuais. 11. Qual dos seguintes não é uma conseqüência da correlação serial A) As estimativas de inclinação OLS são agora imparciais. B) Os intervalos de predição de OLS são tendenciosos. C) O R-quadrado é inferior a .5. D) As estimativas pontuais são imparciais. E) Nenhuma das opções acima está correta. 12. A autocorrelação leva ou causa: B) correlação serial. C) Regressão espúria. D) Regressão não linear. E) Tudo o que está acima está correto. 13. Os intervalos de predição exatos para a variável dependente A) são em forma de arco em torno da linha de regressão estimada. B) São lineares em torno da linha de regressão estimada. C) não levem em consideração a variabilidade de Y em torno da regressão da amostra. D) não leve em consideração a aleatoriedade da amostra. E) Nenhuma das opções acima está correta. Exemplo de Problema Curto 14. Um modelo de regressão linear bivariada relacionando as despesas domésticas de viagem (DTE) em função da renda per capita (IPC) foi estimado como: DTE -9589.67 .953538 (IPC) Previsão de DTE sob o pressuposto de que o IPC será 14.750. Faça o ponto apropriado e estimativas aproximadas de intervalo de 95 por cento, assumindo que a variância do erro de regressão estimada foi de 2.077.230,38. A estimativa pontual do DTE é: DTE -9589.67 .953538 (14,750) 4,475.02. O erro padrão da regressão é 1441.26 eo intervalo de confiança aproximado 95 é: 4.475.02 plusmn (2) (1441.26) 4.475.02 plusmn 2882.52 P1592.50 lt DTE lt 7357.54 .95. B) Dado que o DTE real foi de 7.754 (milhões), calcule o erro percentual na sua previsão. Se o valor real do DTE for 7.754, o erro percentual na previsão, com base na estimativa pontual de 4475.02, é 42.3. (7754 - 4475.02) 7754 .423. 15 Se for encontrado que os erros de previsão de um modelo de tipo ARIMA apresentam correlação serial, o modelo A) não é um modelo de previsão adequado. B) é um candidato para adicionar outra variável explicativa. C) quase certamente contém sazonalidade. D) é um candidato para regressão Cochrane-Orcutt. E) Todos os itens acima estão corretos. 16. Os modelos de média em movimento são melhor descritos como A) médias simples. B) médias não ponderadas. C) médias ponderadas das séries de ruído branco. D) médias ponderadas de variáveis aleatórias não normais. E) Nenhuma das opções acima está correta. 17. Qual dos seguintes padrões do correlograma da função de autocorrelação parcial é inconsistente com um processo de dados autorregressivo subjacente A) Excessivamente declinando para zero. B) cíclica declinando para zero. C) Positivo em primeiro lugar, depois negativo e aumentando para zero. D) Negativo no início, depois positivo e declinando para zero. E) Todos os itens acima estão corretos. 18 A função de autocorrelação de uma série de tempo mostra coeficientes significativamente diferentes de zero nos intervalos 1 a 4. A função de autocorrelação parcial mostra um pico e aumenta monotonicamente para zero à medida que o comprimento do atraso aumenta. Essa série pode ser modelada como um modelo. E) Nenhuma das opções acima está correta. 19. Qual dos seguintes não é um primeiro passo no processo de seleção do modelo ARIMA A) Examine a função de autocorrelação da série bruta. B) Examine a função de autocorrelação parcial da série bruta. C) Teste os dados para a estacionararia. D) Estimar um modelo ARIMA (1,1,1) para fins de referência. E) Todos os itens acima estão corretos. 20 Qual é a hipótese nula que está sendo testada usando a estatística Box-Pierce A) O conjunto de autocorrelações é em conjunto igual a zero. B) O conjunto de autocorrelações não é igual a zero. C) O conjunto de autocorrelações é conjuntamente igual a um. D) O conjunto de autocorrelações não são conjuntamente iguais a um. E) Todos os itens acima estão incorretos. 21. O objetivo principal da combinação de previsões é reduzir B) preconceito médio de previsão. C) erro de previsão quadrado médio. D) erro de previsão absoluto médio. E) Tudo o que está acima está correto. 22. Qual dos seguintes é uma vantagem para usar a abordagem adaptativa para estimar os pesos ótimos no processo de combinação de previsão A) Os pesos mudam de período para período. B) Um teste do viés do modelo de previsão combinado pode ser realizado. C) A covariância entre variações de erro é utilizada. D) Os pesos são escolhidos de modo a maximizar a variância do erro de regressão. E) Todos os itens acima estão corretos. Seleção múltipla Esta atividade contém 15 perguntas. Seu navegador não suporta scripts ou desativou o script. Por isso, as opções de resposta NÃO aparecerão em uma ordem diferente sempre que a página estiver carregada, embora isso seja mencionado abaixo. Observe que você não precisa desse recurso para usar este site. As opções de resposta neste exercício aparecem em uma ordem diferente cada vez que a página é carregada. Copyright copy 1995-2017 Pearson Education. Todos os direitos reservados. Aviso Legal e de PrivacidadeUse o Mágico Múltiplo Múltiplo Plano Forex Trading Esse curso é destinado a estudantes de todos os níveis. No entanto, você precisa de uma experiência muito básica com sua plataforma de negociação favorita. O Curso usa a plataforma MT4 para ensinar este sistema. É livre da maioria dos corretores e você também pode usar qualquer outra plataforma de negociação Forex para aplicar o conteúdo deste curso. As Técnicas Médicas de Múltiplas Múltiplas Mágicas são a técnica de negociação de Forex poderosa e ainda mais fácil de usar, que eu desenvolvi ao longo da minha carreira comercial de 12 anos. Ele cria a capacidade de avaliar as fases e as oportunidades de negociação em todo o mercado Forex literalmente em segundos. Isto é conseguido através das imagens e sinais visuais claros criados por essas Multas Móveis Múltiplas verdadeiramente mágicas. Este curso leva uma abordagem de campo verde e cria configurações de tela, configurações de gráfico e indicador diante de seus olhos para que você possa facilmente fazer essas atividades. Uma vez configurado, você pode usar as Mídias Múltiplas Múltiplas Mágicas para: - Informar as fases do mercado de até 24 moedas em menos de um minuto. Diga qual dessas moedas oferece as melhores oportunidades de negociação. Procure as moedas selecionadas e aperfeiçoe suas entradas usando um prazo múltiplo Abordagem Você também desenvolverá as habilidades para incorporar essa técnica em sua própria abordagem comercial e muito mais. Eu sugiro fortemente que você veja as palestras gratuitas no currículo abaixo para obter uma boa sensação do conteúdo do curso. O curso contém principalmente vídeos e, uma vez que você concluiu o curso, é muito provável que você incorpore os gráficos Múltiplos Múltiplos Múltiplos Mágicos em todas as suas futuras negociações de Forex. O curso é direcionado ao comerciante Forex intermediário e avançado e não deve demorar mais de 1 hora completar. Esta abordagem comercial pode ser usada usando qualquer plataforma de negociação. Todo o comerciante de Forex de todos os níveis pode se beneficiar dessa abordagem comercial. Mesmo que você tenha uma técnica de negociação Forex estabelecida, você se sinta confortável com este curso irá ajudá-lo a filtrar negócios ruins da maioria dos sistemas de negociação
No comments:
Post a Comment