Considere as seguintes afirmações abaixo relativas a Séries Temporais.
I. Para o modelo Zt= 1 + at - 0,73at - 1, onde at é o ruído branco de média zero e variância 2, a previsão de origem t e
horizonte 1 é 1 - 0,73at.
II. Se a uma série temporal for ajustado um modelo ARIMA(1,0,0) com parâmetro Φ = 0,5 , a previsão dessa série de origem
t e horizonte 2 é igual ao produto do valor da série no instante t por 0,25
III. Se f(k) é função de autocorrelação de um MA(1) que tem parâmetro θ = -0,4, então 0 < f(1) < 0,35
IV. Uma técnica de diagnóstico para verificar se um modelo de série temporal representa adequadamente aos dados é o
teste do periodograma alisado.
Está correto o que se afirma APENAS em
