Questões de Concurso

Considere uma comunidade na qual o coeficiente de variação populacional (CV) da renda de seus indivíduos é de 20%.
Um conjunto de políticas públicas que elevasse a renda de todos esses indivíduos em 10% provocaria, no CV, 

A noção de Padrões de Concorrência fornece um quadro conceitual mais amplo para a análise da evolução da competitividade das firmas em diferentes mercados, contemplando a

Em estudos sobre os diferenciais de salários entre homens e mulheres, há uma preocupação em entender o efeito do tempo dedicado aos afazeres domésticos (Td). Sabe-se que as mulheres dedicam a maior parte da sua jornada para essas atividades, dedicação maior do que a dos homens, e isso impacta no esforço dedicado ao trabalho.
Uma forma de calcular esse efeito é usar um banco de dados dos trabalhadores em painel balanceado e especificar a seguinte equação a ser estimada para homens e mulheres, separadamente:

In W_it = X_itβ + Td_itδ + ε_it

Nessa equação, In W_it é o logaritmo neperiano do salário-hora do trabalhador i no tempo t, X_it é uma matriz de variáveis explicativas observadas determinantes do salário, Td é o tempo dedicado aos afazeres domésticos. β é o vetor de parâmetros associados a X e d o parâmetro associado a Td, ambos a serem estimados pelo modelo. ε_it é o termo de erro aleatório não observado. 

Existem várias formas de estimar esse efeito, e, sobre elas, conclui-se o seguinte:

Para fenômenos cujo resultado é um indicativo da ocorrência ou não de um fato ou escolha, utiliza-se a modelagem de variáveis discretas. Um exemplo é o estudo da participação ou não da mulher no mercado de trabalho. A variável dependente a ser modelada é derivada de um processo de escolha, realizada com base na comparação das opções disponíveis, em que o indivíduo escolhe a opção com maior utilidade/benefício. O modelo é construído a partir de uma variável auxiliar chamada latente y*. A variável y* não é observada e reflete esta utilidade/benefício, definindo o processo de escolha. Se temos uma escolha y binária

y = 1 se y* > 0
y = 0 se y* ≤ 0,
a variável latente é escrita como:
 y* = x*β + ε, 

onde x e β são vetores de variáveis explicativas e de parâmetros, respectivamente, e ε é o termo de erro não observado.
Dessa forma, conclui-se que

Considerando-se uma variável dependente binária, igual a 1 se a família é pobre e igual a 0 se a família é não pobre, define-se um modelo linear que contém variáveis, agrupadas em X, que caracterizam a família e a sua pessoa de referência, tal que:

E(Y|X) = P(Y=1|X) = Xβ + ε

Nesse contexto, conclui-se o seguinte: