{"subject_id":"700fc49a1fc1481c96b4ff70f858dacd","topico":"Medidas de volatilidade: desvio-padrão, volatilidade histórica × implícita; EWMA e GARCH","stems":["Acerca dos modelos econométricos de séries temporais, julgue os itens seguintes."],"questions":[{"id":"089b9cf8b859","number":76,"stem":0,"statement":"De acordo com o modelo ARCH (heteroscedasticidade condicional autorregressiva), a volatilidade condicional é uma função linear dos quadrados dos resíduos, o que representa uma limitação desse modelo.","answer":"C","source":{"slug":"ANATEL_24","ano":2024},"explanation":{"verdict_reason":"O ARCH faz a volatilidade condicional depender linearmente dos quadrados dos resíduos defasados, e é esse quadrado que produz a limitação apontada: elevar ao quadrado apaga o sinal do choque, de modo que uma queda e uma alta de mesma magnitude elevam igualmente a volatilidade prevista. O modelo fica cego ao efeito alavancagem, típico de mercados acionários, e ainda exige muitas defasagens para reproduzir a persistência observada. Descrever a forma funcional e apontá-la como limitação é exatamente o que a literatura faz.","distortion_type":"correto","distorted_span":null,"corrected_statement":null,"concept":"ARCH é linear nos resíduos ao quadrado, logo simétrico","citation":null,"trap_note":"A família ARCH e GARCH simétrica erra sempre pelo mesmo motivo estrutural: o choque entra ao quadrado. Quem precisa distinguir choque negativo de positivo usa EGARCH ou GJR-GARCH. Memorize a cadeia quadrado, simetria, cegueira ao efeito alavancagem — ela resolve a maioria dos itens do tópico."}}]}