Questões de Concurso Público Senado Federal 2022 para Consultor Legislativo - Orçamento e Análise Econômica
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Considere o modelo de regressão linear simples:
Wi = a + b*Educi + ei,
em que, Wi é o logaritmo neperiano do salário, Educi é o logaritmo neperiano de anos de estudos e ei é o erro da regressão.
Considere que Cov(ei,Educi)≠0 e que os dados de salário e anos de estudo foram obtidos a partir de uma amostra aleatória.
Além disso, considere as seguintes estatísticas amostrais:
Var(Educi) = 2.
Cov(Wi,Educi) = 0,8.
Cov(MesNasci,Educi) = 0,2.
Cov(MesNasci,Wi) = 0,1.
A variável MesNasci é o mês de nascimento do indivíduo.
Assumindo que Cov(MesNasci,ei) = 0, o estimador consistente de
b será igual a:
Yt = aXt + et ,
em que et segue distribuição Normal N(0,σ 2 ), com 0 < σ2 < ∞ e t=1,...,T. Além disso, et é independente ao longo de t. Se a = 1, então conclui-se que
( ) Quando duas séries temporais são não-estacionárias mas cointegram, pode-se modelar o comportamento de longo prazo de ambas através de um VECM.
( ) Um vetor de correção de erro (VECM) é nada mais do que um Vetor Autorregressivo (VAR) no qual possui restrições de cointegração
( ) Engle e Granger mostraram que o VECM pode ser estimado como um VAR na primeira diferença acrescentado o termo da correção do erro que é o erro estimado da equação de cointegração.
As afirmativas são, respectivamente,
A estratégia para construção do modelo é baseada em um ciclo interativo.
Em relação às etapas do ciclo interativo, não é correto afirmar que