Questões de Economia - Econometria para Concurso

Alguns filtros estatísticos suavizadores são utilizados para estimar o produto potencial e o hiato do produto, sendo o filtro Hodrick e Prescott (HP) um dos mais utilizados para esse fim.

O filtro HP

Dados de qualquer série temporal podem ser pensados como sendo gerados por um processo estocástico.

Quando um processo estocástico possui suas média, variância e autocovariância constantes ao longo do tempo, diz-se que este é um processo estocástico

A utilização de modelos univariados é limitada para expressar modelos econômicos, pois grande parte da macroeconomia se preocupa com múltiplas relações. Os modelos de Vetores Autorregressivos (VAR), que contemplam múltiplas variáveis, surgem, então, como uma alternativa menos restritiva à análise macroeconômica.

Nesses modelos,

Nas últimas décadas, a maior disponibilidade de bases de dados tem implicado uso crescente da metodologia de dados em painéis, que combinam dados de corte transversal com séries temporais, destacando-se os estimadores desenvolvidos por Arellano e Bond, Arellano e Bover e Blundell e Bond. No entanto, a consistência desses estimadores depende de alguns testes de robustez.

Sobre esses testes considere as afirmativas abaixo.

I - O teste de Hansen investiga a exogeneidade dos instrumentos e a sua hipótese nula é que o modelo é corretamente especificado e os instrumentos em conjunto são válidos.
II - O teste Arellano-Bond AR (2) testa a autocorrelação serial, para o qual se deve rejeitar a hipótese nula de ausência de correlação serial de primeira e segunda ordem no termo de erro.
III - O teste Arellano-Bond AR (2) testa a autocorrelação serial, sob hipótese nula de ausência de correlação serial de segunda ordem no termo de erro.

Está correto o que se afirma em

Suponha que o modelo explicativo para a variável Y seja
Y_i = β₁ + β₂X_i + β₃X²_i + β₄ X³_i + u_1i , modelo explicativo 0, onde Y é a variável dependente; X, a variável explicativa; β₁ , β₂ , β₃ e β₄ , os coeficientes da regressão; u, o termo de erro, e o subscrito i indica a i-ésima observação.

No entanto, considere que, por diversos motivos, o pesquisador decida estimar outros modelos (equações 1, 2, 3 e 4), cujas notações foram alteradas para distingui-los do modelo explicativo verdadeiro (modelo explicativo 0): 




Essa decisão poderia levar a erros de especificação, já que os modelos 1, 2, 3 e 4 são diferentes do modelo explicativo verdadeiro (modelo equação 0), o que permite concluir que