Questões de Concurso
Sobre econometria em economia
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A necessidade de teoria econômica para definir as variáveis explicada e explicativa de um modelo torna-se muito importante, na presença de raiz unitária. Isso porque é possível encontrar relações econométricas entre duas ou mais variáveis econômicas, sem qualquer relação de causalidade entre uma e outra.
É típico, nas relações entre as séries econômicas, que,
Os modelos de regressão com dados em painel se baseiam em dados, que são observações sobre as mesmas unidades de corte transversal, ou individuais, ao longo de vários períodos.
Os dois métodos mais utilizados no contexto de dados em
painéis estáticos são o modelo de efeitos fixos (MEF) e
o modelo de efeitos aleatórios (MEA), existindo algumas
orientações gerais para decidir qual dos dois modelos
pode ser adequado em aplicações práticas, quais sejam:
Acerca dos modelos econométricos de séries temporais, julgue o item seguinte.
Na presença de raiz unitária, o cálculo do modelo de
regressão com as variáveis em nível apresenta o problema
de regressão espúria.
Acerca dos modelos econométricos de séries temporais, julgue o item seguinte.
Se houver autocorrelação dos resíduos, os estimadores de
mínimos quadrados ordinários serão ineficientes, viesados e
inconsistentes.
Acerca dos modelos econométricos de séries temporais, julgue o item seguinte.
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.
Em relação ao modelo econométrico com dados em painel, julgue o item que se segue.
A principal vantagem do uso de dados em painel em
comparação com dados cross-section consiste no fato de o
modelo em painel permitir a obtenção dos valores críticos na
distribuição normal padrão.
Em relação ao modelo econométrico com dados em painel, julgue o item que se segue.
No modelo de regressão com efeitos fixos, o intercepto é
único devido à unicidade dos efeitos idiossincráticos.
Em relação ao modelo econométrico com dados em painel, julgue o item que se segue.
A diferença entre um painel não balanceado e um painel
balanceado consiste no fato de que o impacto dos diferentes
regressores é aproximadamente o mesmo para painéis
balanceados, mas não para painéis não balanceados.
Em relação ao modelo econométrico com dados em painel, julgue o item que se segue.
A abordagem de efeitos aleatórios (random effects) é
geralmente mais eficiente que o método do OLS agrupado, o
que justifica a preferência àquela em relação a este.
Em relação ao modelo econométrico com dados em painel, julgue o item que se segue.
No modelo de regressão de efeitos fixos, uma variável binária
(dummy) deve ser excluída das entidades quando o intercepto
estiver presente na equação, porque uma das entidades é
sempre excluída por construção do modelo de estimação.
Observe a tabela abaixo, que apresenta dados das variáveis X e Y.
A reta de regressão para os dados apresentados é expressa por:
Quaisquer que sejam os modelos utilizados para inferir o comportamento do mercado e formação de valores, eles devem ter seus pressupostos devidamente explicitados e testados.
No caso de utilização de modelos de regressão linear, deve-se verificar a
Os custos híbridos podem integrar um projeto de viabilidade econômico-financeira. Um dos exemplos de custos híbridos são os custos de manutenção, pois são compostos de uma parte fixa e de uma parte variável. Embora exista a recomendação da compilação dos custos já separados a priori em fixos e variáveis, nem sempre é possível realizar tal tarefa. Assim, para fazer a separação, pode-se utilizar qual técnica relacionada a seguir?
Com relação ao Método dos Mínimos Quadrados aplicados em Estatística para otimizar matematicamente o melhor ajuste para um conjunto de dados, analise as afirmativas abaixo e dê valores Verdadeiro (V) ou Falso (F).
( ) A soma dos quadrados dos resíduos pode ser calculada pela diferença entre a soma dos quadrados totais e a soma dos quadrados da regressão.
( ) O método é sugerido para regressões lineares e não-lineares.
( ) A solução do método é aplicado através da minimização da soma do quadrado dos resíduos.
( ) Uma das premissas deste método é que o erro é aleatório e tem esperança matemática diferente de 0.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.
Um modelo de regressão com séries temporais apresenta indícios do fenômeno de regressão espúria se apresentar
No modelo de regressão linear clássico, a premissa de linearidade do modelo, necessária para a estimação dos parâmetros do modelo pelo método de mínimos quadrados ordinários, indica que:
Considere a estimação do modelo de regressão linear, dado por Yt=β0+β1Xt+ut , em que Yt e Xt são duas séries temporais. As duas séries serão cointegradas somente se os resíduos da regressão (ût), estimado por MQO,
Os modelos de regressão linear simples e múltipla são bastante utilizados em estudos de dependência de variáveis na análise econométrica. Com o objetivo de estimar valores de determinada variável, utilizam-se de variáveis conhecidas para que possam explicar eventual relação dessas com a variável dependente. Entretanto, a interpretação dos regressores deve ser pautada pelas limitações do método de estimação utilizado e intrínsecas ao próprio modelo de regressão linear.
Com relação à interpretação dos dados estimados de modelos de regressão linear, assinale a alternativa correta.
A estimação de coeficientes em regressão linear é comumente calculada por meio do método dos mínimos quadrados ordinários (MQO). Esse método busca estimar os regressores que minimizam os desvios das observações em relação à média fornecida pela equação do modelo. Entretanto, para que os estimadores do MQO sejam bem comportados, é necessário o atendimento de determinadas hipóteses.
Acerca das hipóteses para aplicação do MQO em análise de regressão linear, assinale a alternativa correta.
A partir da análise de um conjunto de dados relacionando temperatura (ºC) e consumo de energia (MW) de uma dada unidade consumidora, é estimado o seguinte modelo de regressão linear simples: Y1 =β0 +β1X, onde, β0 é igual a 71,5 e β1 é igual a 7,22.
A respeito deste, analise as afirmações a seguir.
I. β0 é o coeficiente de inclinação, ou seja, quanto o consumo de energia aumenta para cada 1ºC.
II. β1 indica o intercepto, ponto onde o consumo de energia está quando X é zero.
III. O consumo de energia para a temperatura de 28ºC é de, aproximadamente, 273,66 MW.
IV. A partir dos dados da regressão linear simples citada, é possível a elaboração de um gráfico, e esse teria um formato helicoidal.
É CORRETO o que se afirmar em:
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