Sobre a heteroscedasticidade, considere as afirmativas a seguir.
I. Faz com que os estimadores sejam viesados.
II. Faz com que o erro de um período esteja relacionado com o do período seguinte.
III. As estatísticas t habituais dos estimadores de mínimos quadrados ordinários (MQO) não têm distribuição t na presença de heteroscedasticidade.
IV. O problema da heteroscedasticidade não será resolvido com o uso de amostras de tamanho grande.
Assinale a alternativa correta.

Question

Sobre a heteroscedasticidade, considere as afirmativas a seguir.
I. Faz com que os estimadores sejam viesados.
II. Faz com que o erro de um período esteja relacionado com o do período seguinte.
III. As estatísticas t habituais dos estimadores de mínimos quadrados ordinários (MQO) não têm distribuição t na presença de heteroscedasticidade.
IV. O problema da heteroscedasticidade não será resolvido com o uso de amostras de tamanho grande.
Assinale a alternativa correta. Alternativa A: Somente as afirmativas I e II são corretas. Ou Alternativa B: Somente as afirmativas I e IV são corretas. Ou Alternativa C: Somente as afirmativas III e IV são corretas. Ou Alternativa D: Somente as afirmativas I, II e III são corretas. Ou Alternativa E: Somente as afirmativas II, III e IV são corretas.

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Alternativa [C] Somente as afirmativas III e IV são corretas. Fala pessoal! Tudo beleza? Prof. Jetro Coutinho aqui, para comentar esta questão sobre Heterocedasticidade.A heterocedasticidade ocorre quando a variação dos erros não é constante.Dito isso, vamos para as afirmativas!I - Incorreta. Um estimador é uma regra para calcular uma estimativa com base em certa quantidade de dados. A heterocedasticidade não torna os estimadores enviesados. Eles continuam consistentes, mas perdem eficiência (deixam de ter variância mínima).II - Incorreta. A heterocedasticidade representa a variação dos erros, ou seja, o erro de um período NÃO ESTÁ relacionado com o do período seguinte.III - Correta. Este é justamente o efeito da heterocedasticidade: a ausência de distribuição equânime t em estatísticas habituais t.IV - Correta. O tamanho da amostra não é capaz de diminuir a heterocedasticide, pois não consegue atacar as causas desta (que são: natureza das variáveis, presença de valores extremos, falhas na especificação no modelo). No entanto, a transformação dos dados (de absolutos para o uso em proporção, por exemplo) pode eliminar a heterocedasticidade.Assim, apenas as afirmativas III e IV estão corretas.Gabarito do Professor: Letra C.

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