Cesgranrio 2024 · Economia

Question

Um analista de planejamento está estudando a evolução dos preços de vendas de imóveis. Dessa forma, ajustou aos dados um modelo de séries temporais de modo a prever os preços de venda para os próximos anos. Nesse modelo, observou-se que sua Função de Autocorrelação tinha valores significativos até a segunda defasagem e que a Função de Autocorrelação Parcial tinha um decaimento exponencial. Com base nessas informações, identifica-se que o modelo ajustado pelo analista foi o de

A) MA(1)
B) MA(2)
C) AR(1)
D) AR(2)
E) ARMA(1,1) IPEA Prova 18 - Perfil III - Planejamento, Pesquisa eAvaliação de Políticas Públicas e da Gestão Governamental Especialidade: POLÍTICAS PÚBLICAS E DESENVOLVIMENTO

Accepted Answer

Gabarito oficial: A. # Comentário da Questão

A questão trabalha com a **identificação de modelos ARIMA** através das funções de autocorrelação (ACF) e autocorrelação parcial (PACF) — ferramentas essenciais em econometria de séries temporais. O padrão observado é a chave: ACF com valores significativos até a 2ª defasagem (corte brusco) e PACF com decaimento exponencial (cauda longa).

Esses padrões caracterizam especificamente um **modelo MA(2)**. Em modelos de média móvel, a ACF apresenta corte abrupto na ordem q do modelo — logo, MA(2) mostra autocorrelações significativas até lag 2 e depois zera. A PACF, por sua vez, decai exponencialmente. É exatamente o oposto do que ocorre com modelos AR, onde a ACF decai exponencialmente e a PACF apresenta corte brusco.

As alternativas AR (C e D) estão invertidas: teriam ACF com decaimento exponencial e PACF com corte brusco — exatamente o contrário do descrito. MA(1) (A) teria apenas a 1ª defasagem significativa, não a 2ª. ARMA(1,1) (E) combinaria comportamentos de ambas, sem o padrão limpo observado aqui.

**Gabarito B está correto**, não A. Provavelmente há erro no material fornecido, pois a resolução técnica inequívoca aponta MA(2).

Economia — Cesgranrio 2024

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