O sistema tributário brasileiro tem sido apontado como acentuadamente regressivo. Nesse sentido, muitos estudiosos preconizam que se busque tributar as pessoas físicas e jurídicas segundo a respectiva capacidade contributiva. Com vistas a alcançar maior justiça fiscal, tem-se proposto a
No dizer de Celso Lafer, o Plano de Metas da Era Juscelino, pela sua complexidade e impactos esperados, e comparado com tentativas anteriores, pode ser considerado como a primeira experiência efetivamente posta em prática de planejamento governamental no Brasil. A decisão de planejar apoiou-se em vários conceitos e critérios. A respeito do assunto, assinale a opção correta.
Uma variável Yt
segue um modelo ARIMA (2,1,1), sem
termo constante, com coeficientes auto regressivos φ1
e φ2
de primeira e segunda ordem, respectivamente, e
um coeficiente de média móvel θ. Considere o operador
B tal que BYt
= Yt-1 e o operador
tal que = 1 - B
e seja a
t
a representação do ruído branco. Assim, uma
representação compatível desse modelo ARIMA é:
Em situações práticas de pesquisa em que existe um grande número de variáveis correlacionadas, é possível aplicar uma técnica de Análise Multivariada que busca reduzir o número de variáveis sem perder muito da informação contida na matriz de covariâncias. Para isso, as variáveis originais são transformadas obtendo-se novas variáveis com propriedades ótimas de variância. Assim, a primeira nova variável é a combinação linear normalizada das variáveis originais com máxima variância. A segunda nova variável é a combinação linear normalizada das variáveis originais, não correlacionada com a primeira nova variável e com máxima variância. A terceira nova variável é ainda a combinação linear normalizada das variáveis originais agora não correlacionada com a primeira e a segunda novas variáveis e com máxima variância e assim por diante. Essa técnica de Análise Multivariada é denominada:
Seja s2
o estimador não tendencioso de σ2
, a variância
do termo estocástico εi
no modelo de regressão linear
simples Yi
= α+ βxi + εi onde os εi
são independentes e
identicamente distribuídos com εi ~ N(0, σ2
), i = 1,2,...,n.
Assim, o estimad