Considere o modelo de regressão abaixo, no qual os parâmetr...

Vamos analisar cada alternativa:

a)  Mesmo para o caso em que E(Yi|ϵi)≠0 para todo i, os parâmetros β, β e β estimados via mínimos quadrados estimados não são viesados.

Incorreta: A condição E(Yi|ϵi)≠0 viola uma das suposições básicas do método de mínimos quadrados ordinários (MQO), que é a de que a média condicional dos erros deve ser zero. Se essa condição não for atendida, os estimadores de MQO serão viesados.

b)  Suponha que var(ϵi)=σ2i, com σ2i≠σ2s para algum s, então é correto dizer que vale homocedasticidade para o modelo apresentado.

Incorreta: A homocedasticidade refere-se à constância da variância dos erros, ou seja, var(ϵi)=σ2ipara todo i. Se σ2i≠σ2s para algum s, então a homocedasticidade não é válida.

c)  Quando E(Yi|ϵi)≠0 para todo i, os parâmetros β, β e β estimados via mínimos quadrados estimados são viesados.

Correta: Como mencionado na alternativa a), se a média condicional dos erros não for zero, os estimadores de MQO serão viesados. Isso significa que a expectativa dos estimadores não é igual ao valor verdadeiro dos parâmetros, o que caracteriza o viés.

d)  A existência de multicolinearidade entre X e X gera viés nas estimativas dos parâmetros β, β e β.Incorreta: A multicolinearidade entre as variáveis explicativas, neste caso, X1 e X2, não gera viés nas estimativas dos parâmetros. Ela pode, no entanto, tornar as estimativas menos eficientes e dificultar a interpretação dos coeficientes individuais.

Gabarito: Letra C