Questões de Economia - Econometria para Concurso

O modelo de equações simultâneas é uma estrutura estatística e econômica que lida com múltiplas variáveis dependentes interagindo entre si. Ele se baseia na ideia de que diversas variáveis são interdependentes e influenciam umas às outras simultaneamente. Esse modelo é comumente usado na econometria para analisar sistemas econômicos, nos quais as variáveis estão interligadas.
Considere o seguinte sistema de equações, em suas respectivas formas estruturais:
q_d = α₁p +α₂z + α₃y + ε₁ (demanda)
q_s = β₁p + ε₂ (oferta)
q_d = q_s (equilíbrio),
onde q_d é a quantidade demandada de um bem; q_s é a quantidade ofertada do mesmo bem; p é o preço do bem; z e y são variáveis explicativas exógenas; ε₁ e ε₂ são os termos de erro das funções de demanda e oferta, respectivamente; α₁ , α₂ , α₃ e β₁ são coeficientes de inclinação.

Nesse contexto, no sistema de determinação da oferta e demanda,

Considere um cenário hipotético em que um país, País Z, implementou uma política para reduzir os benefícios de seguro-desemprego em 2017, e que um pesquisador quer avaliar o seu impacto. O método utilizado pelo pesquisador  para estimar o efeito dessa política é o controle sintético. Dito isso, considere as seguintes informações:
• taxa de desemprego do País Z em 2016 = 7%;
• taxa de desemprego do País Z em 2018 = 5%;
• taxas de desemprego das Unidades de Controle (Países P, Q, R, S, T) em 2016 = variando de 6% a 8%;
• taxas de desemprego das Unidades de Controle (Países P, Q, R, S, T) em 2018 = variando de 4% a 6%;
• taxa de desemprego sintética do País Z em 2016 = 6,5%;
• taxa de desemprego prevista para o controle sintético em 2018: 6%.

Nessa situação, qual foi o efeito estimado da política sobre a taxa de desemprego do País Z no ano seguinte à implementação da política de redução do seguro-desemprego?

Seja um modelo autorregressivo de ordem 1, AR(1), para uma variável Yt estacionária, conforme a seguinte especificação:

Y_t = 3 + 0,5Y_t-1 + u_t ,

onde E(u_t) =0 e Var(u_t) = 6. Assuma, também, que u_t e Y_t-1 são independentes.

Nesse cenário, qual é a variância de Y_t?

O modelo de Regressão com Descontinuidade (RDD) é uma técnica estatística usada para avaliar o impacto causal de uma variável independente em uma variável dependente, quando essa variável independente ultrapassa um certo limite ou ponto de corte.

Suponha que se esteja investigando o efeito do número de horas de estudo (variável independente) no desempenho em um teste (variável dependente). Assumindo-se que haja um ponto de corte de 5 horas de estudo e que se deseje verificar se há algum efeito no resultado do teste ao se ultrapassar esse ponto de corte.

A equação para esse modelo pode ser expressa da seguinte forma:

Y_i = 60 + 5X_i + 8D_i + ϵ_i ,

onde

• Y_i é o desempenho no teste para o indivíduo i;

• X_i é o número de horas de estudo para o indivíduo i;

• D_i é uma variável indicadora que vale 1 se X_i > 5 horas e 0 caso contrário para o indivíduo i;

• ϵ_i é o termo de erro para o indivíduo i.

Ao se comparar um estudante que estuda 6 horas para um teste com um outro que estuda 4 horas, de acordo com o modelo RDD apresentado acima, verifica-se que o

Com base em um painel balanceado, construído a partir de uma amostra representativa de trabalhadores de um dado município brasileiro entre 2015 e 2019, um pesquisador estimou duas equações por meio dos modelos de Efeitos Fixos e Aleatórios, com o objetivo de estudar os determinantes do salário real dos trabalhadores da localidade em questão.

Equação I




O p-valor do Teste de Hausman obtido é igual a 0,001.

Equação II



O p-valor do Teste de Hausman obtido é igual a 0,265.
A base de dados é composta pelas seguintes variáveis:
• salario = salário real; • exper = anos de experiência profissional;
• casado = variável dummy igual a 1 se casado e 0 caso contrário;
• sindicato = variável dummy igual a 1 se sindicalizado e 0 caso contrário; • D15,D16,D17,D18 e D19 são os efeitos fixos de cada ano no tempo;
• a_I,i e a_II,i são os efeitos fixos não observados associados aos trabalhadores das Equações I e II, respectivamente;
• ε_I,it e ε_II,it são os termos de erro das Equações I e II, respectivamente.

Com base nos resultados dos Testes de Hausman e considerando o nível de significância a 5%, conclui-se que os coeficientes