
SERIES DE TIEMPO - ARIMA
Authored by Kelva Llanos
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7 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
10 sec • 1 pt
¿Cuándo la serie de tiempo es estacionaria?
Presentan cierta periodicidad o variación de cierto período
Es el resultado de factores fortuitos o aleatorios que inciden de forma aislada en una serie de tiempo
Es estable a lo largo del tiempo, es decir, cuando la media y varianza son constantes en el tiempo
La tendencia y/o variabilidad cambian en el tiempo
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
10 sec • 1 pt
Recoge una serie de etapas y procedimientos para la identificación, estimación, contraste y predicción de los modelos ARIMA con datos de series temporales
Prueba de Dickey Fuller
Metodología de Box - Jenkins
Prueba de Normalidad
Prueba de Ljung - Box
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
La hipótesis nula en la Prueba de Dickey Fuller es:
La serie de tiempo no es estacionaria
El modelo es adecuado
La serie de tiempo es estacionaria
El modelo no es adecuado
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Si la serie de tiempo no es estacionaria, entonces se debe proceder:
El modelo sea el adecuado.
Buscar el mejor modelo
Aplicar las diferencias necesarias a la serie de tiempo
Los coeficientes del modelo sean significativos.
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Para el análisis de los dos modelos ARIMA tentativos, su selección fue por:
Tener los valores AIC más altos
Tener sus coeficientes no significativos
Tener sus coeficientes significativos
Por tener los valores AIC menores
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Si el modelo tentativo seleccionado se le aplicó dos diferencias a la serie, presenta un coeficiente estimado AR y dos coeficientes estimados MA, entonces es un modelo:
ARIMA(2,2,1)
ARIMA(1,2,2)
ARIMA(2,2,2)
ARIMA(2,1,2)
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Si la serie de tiempo presenta un periodo desde enero 2023 hasta marzo 2024, y se quiere hacer el pronóstico para Octubre 2024, entonces el valor de h es igual a:
6
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