Questão de Estatística — Análise de séries temporais — FUVEST 2025
EstatísticaAnálise de séries temporais
- Código
- qg502440
- Banca
- FUVEST
- Órgão
- USP
- Ano
- 2025
- Nível
- Superior
- Cargo
- Analista de Sistemas
Uma empresa do setor financeiro deseja prever a cotação diária de uma ação com base nos preços históricos. Para isso, a equipe de ciência de dados decide utilizar técnicas de modelagem de séries temporais.A equipe analisou diferentes abordagens e encontraram os seguintes padrões nos dados:• Os preços seguem uma tendência crescente ao longo do tempo;• Há um padrão sazonal, com aumentos e quedas recorrentes em períodos específicos;• Os valores atuais são fortemente influenciados pelos valores anteriores.Com base nas características descritas, assinale a alternativa que apresenta a técnica de modelagem de séries temporais mais adequada para capturar esses padrões e gerar previsões precisas.
- AUtilizar Regressão Linear Simples, pois ela assume que os preços das ações sempre seguem uma relação linear com o tempo, independentemente de tendências ou sazonalidades.
- BAplicar um modelo ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), pois ele é eficaz para qualquer tipo de série temporal, inclusive aquelas com sazonalidade complexa e não estacionárias, sem necessidade de ajustes adicionais.
- CUtilizar K-Means Clustering, pois o agrupamento de dias com preços semelhantes permite prever diretamente os valores futuros da ação.
- DAplicar um Perceptron de Camada Única, pois redes neurais simples são suficientes para prever séries temporais sem a necessidade de considerar padrões sazonais ou de tendência.
- EUtilizar Redes Neurais Recorrentes (RNN) ou LSTMs (Long Short-Term Memory), pois esses modelos são especializados em capturar dependências temporais longas e padrões sazonais complexos em séries temporais.