Questões de Concurso
Para especialista em regulação - economia
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A derivada parcial da soma dos quadrados dos resíduos em relação ao parâmetro estimado é igual a
O modelo refere-se a um problema de efeitos aleatórios.
Considerando-se pessoas de sexos diferentes, mas com habilidades e características semelhantes, elas terão crescimento médio de salários diferentes se δ2 não for significativamente diferente de 0 (em termos estatísticos).
O parâmetro θ2 refere-se ao segundo período e mensura o crescimento no salário das pessoas em relação ao primeiro período.
Na falta de hipóteses adicionais, não é possível estimar o intercepto (base do primeiro período) θ1 nem o coeficiente δ1.
Os coeficientes do modelo devem ser estimados pelo método de mínimos quadrados ordinários empilhados (pooled OLS)
Na especificação VAR, é necessária a definição das variáveis endógenas para que se corrija o problema de identificação do modelo.
Se o efeito não observado for correlacionado com algum elemento da matriz de regressores, a estimação por painel empilhado (pooled) é viesada e inconsistente.
Se T = 2, em que T indica o número de períodos, então os estimadores de efeitos fixos e de primeira diferença produzem os mesmos estimadores e as mesmas estatísticas de teste.
Como regra geral, se o objetivo do pesquisador for encontrar a característica não observada da unidade de corte transversal (cross-section), o modelo em painel deve ser estimado por efeitos aleatórios.
onsidere um modelo estimado por efeitos aleatórios cujos erros combinados são dados por u it = v i+ eit,| em que i é o indicador do indivíduo e t é o indicador do tempo. Considere, ainda, que os erros possuem variância σ2v e σ2e , identicamente e independentemente distribuídos. Nessa situação, é correto afirmar que a correlação cor(uit , uis) pode ser expressa por pode ser expressa por cor(uit , uis) = , em que s ≠ t.
No modelo estimado por efeitos aleatórios, a correlação entre o efeito não observado e a matriz de regressores é não nula.
Os valores críticos do teste ADF (augmented Dickey-Fuller), utilizados para verificar cointegração, diferem daqueles utilizados para se testar a estacionariedade das séries temporais.
Caso um processo de média móvel MA(1) possa ser representado na forma invertida como um processo autorregressivo de ordem infinita, sua função de autocorreção parcial decairá exponencialmente para zero.
Considerando-se que em um modelo macroeconômico de séries temporais, cujos coeficientes foram estimados por mínimos quadrados ordinários, R2 tenha apresentado uma variável explicativa com tendência e coeficiente acima de 0,80, que as estatísticas referentes às variáveis explicativas tenham indicado significância estatística dos seus respectivos coeficientes, e que o valor de Durbin-Watson seja igual a 0,25, é correto afirmar que a regressão estimada não foi espúria.
A função de autocorrelação de um processo AR(1), Cor( yt , y t- k ) cresce exponencialmente à medida que k aumenta.
Se houver heterocedasticidade residual, os valores da estatística t pertinentes às estimativas dos coeficientes do modelo serão inferiores ao que se espera sob a condição de homocedasticidade dos erros aleatórios
Ainda que os erros aleatórios do modelo sejam considerados heterocedásticos, os estimadores de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes são não viciados e consistentes.
A presença de multicolinearidade pode provocar alteração no sinal esperado nas estimativas dos coeficientes do modelo.
Sob heterocedasticidade, as estimativas por mínimos quadrados generalizados produzem melhores resultados do que aqueles que são produzidos pelo método de mínimos quadrados ordinários.