Um pesquisador de mobilidade social tem acesso a um grande banco de dados com informações, num certo ano, sobre a escolaridade do filho(a), do pai, da mãe e sobre o sexo do filho(a). Decide estimar uma regressão linear na qual a variável dependente é a escolaridade do filho(a), as demais sendo as variáveis independentes. A respeito dessa regressão, marque a afirmativa INCORRETA.
Seja X uma variável aleatória normalmente distribuída representando o salário dos empregados em um determinado ramo de atividade. Uma amostra aleatória de 100 empregados foi selecionada e apurou-se um intervalo de confiança de 95% para a média de X como sendo [760,80; 839,20], supondo a população de tamanho infinito e sabendo-se que o desvio padrão populacional é igual a R$ 200,00. Caso o tamanho da amostra tivesse sido de 1.600 e obtendo-se a mesma média anterior, o intervalo de confiança de 95% apresentaria uma amplitude igual a
Considere duas variáveis aleatórias, V e Z, em que V possui
distribuição binomial com n = 1 e p = 0,2, enquanto Z possui
distribuição binomial com n = 1 e p = 0,8. Considerando que a
covariância entre V e Z é igual a 0,04, julgue os itens que se
seguem.
O coeficiente de correlação entre V e Z é superior a 0,20.
Considere duas variáveis aleatórias, V e Z, em que V possui
distribuição binomial com n = 1 e p = 0,2, enquanto Z possui
distribuição binomial com n = 1 e p = 0,8. Considerando que a
covariância entre V e Z é igual a 0,04, julgue os itens que se
seguem.
Não é possível ocorrer, simultaneamente, V = 1 e Z = 0.
Na estimativa de uma regressão linear, o problema da heterocedasticidade ocorre quando
Sendo y um erro de medida expresso em milímetros, y é uma variável aleatória cuja variância
Uma regressão linear simples, Y = a + bX, é estimada pelo método de minimização da soma dos quadrados dos erros, relacionando dois conjuntos de dados X e Y. Os parâmetros estimados são a e b. Nesse contexto, NÃO é correto afirmar que a(o)
Instruções: Para responder a questão considere as informações a seguir.
Uma empresa especializada em trabalhos econométricos foi contratada para estimar a demanda e a oferta do produto X para o sindicato das empresas produtoras do bem.
As funções estimadas, todas estatisticamente significantes, foram:
Qd = 0,05 Y - 30 Px + 20 Pz
Qo= - 6.000 + 50 Px
Onde:
Qd, Qo = quantidade demandada e quantidade ofertada
do bem X, respectivamente.
Px = preço do bem X
Pz = preço do bem Z
Y = renda dos consumidores
Pode-se concluir, em vista dos dados da função demanda, que o bem Z é:
Em análise de regressão múltipla, o teorema de Gauss-Markov significa:
A variância de uma carteira composta por muitos títulos é mais dependente dos seguintes parâmetros de definição:
O valor da Covariância entre o retorno de uma ação e o retorno do Mercado, dividido pela variância do retorno do Mercado, representa uma medida de risco que é associada à idéia de:
A venda diária de refeições no Restaurante FGH ao longo da semana registrou os seguintes números: 40, 50, 60, 40, 60, 70 e 100. Na semana seguinte, as vendas diárias caíram pela metade. Assim, é correto afirmar:
Considere um produto cuja demanda passou recentemente a ter um comportamento muito diferente de seu comportamento histórico. Essa oscilação não tem relações causais bem definidas. Para efeitos de projeção da demanda no curto prazo, assinale a alternativa que apresenta, respectivamente, o modelo que melhor se aplica à ocasião e a razão para que o seja.
Considerando X e Y como variáveis aleatórias independentes, assinale a opção correta.
Considere uma amostra aleatória independente e identicamente distribuída, de tamanho n da variável aleatória Y e que segue distribuição normal com média a e variância b. Com base nessas informações, é correto afirmar que
No que se refere à realização de inferências sobre os parâmetros do modelo usado para representar a população via teste de hipóteses, assinale a opção correta.
Em certo modelo estatístico, o estimador Š, de um parâ- metro desconhecido s, é tal que E (Š) = s, onde E ( ) é o operador esperança matemática.
O Š é um estimador
A distribuição de probabilidades de uma variável aleatória é normal com média zero e desvio padrão 1.
Essa distribuição
A variável aleatória X tem uma distribuição de probabilidade contínua e uniforme entre 0 e 2. A probabilidade de que uma realização de X ocorra entre 0.9 e 1.1 é
Na estimativa de determinada regressão linear simples foi constatado um problema de autocorrelação dos resíduos. Isto significa, necessariamente, que
Uma rede de seis localidades é composta por dois fornecedores de determinado produto (localidades 1 e 2), dois centros consumidores desse produto (localidades 3 e 4) e duas localidades (5 e 6), onde ocorre apenas transbordo, isto é, passagem do produto, sem retenção. Considere a seguinte notação: Qij = quantidade de produto fluindo da localidade i para a localidade j; Cij = custo de transportar cada unidade desse produto de i para j; Tij = quantidade máxima transportável da localidade i para a j; Pi = quantidade de produto disponível no fornecedor i (se positiva) ou demandada pelo consumidor i (se negativa). No caso das localidades 5 e 6 onde ocorre apenas o transbordo, tem-se Pi = 0. Se o objetivo for determinar o menor custo possível para o fluxo do produto na rede dos fornecedores 1 e 2 para os consumidores 3 e 4, eventualmente passando pelas localidades 5 e 6, devem ser observadas as seguintes restrições para todo i e todo j:
Sejam PL e PK os preços do trabalho (L) e do capital ( K ) , respectivamente, e que CT = PL . L + PK.K representa o orçamento de custos que a firma tem disponível para gastar na compra dos dois insumos – L e K. Ao mesmo tempo, seja Q = 20L + 65K - 0,5L2 - 0,5K2 a função de produção desta firma. Sabe-se que esta firma deseja determinar a forma mais eficiente pela qual pode-se alocar o orçamento na contratação de capital e trabalho, de forma a maximizar a quantidade produzida (Q) sujeita à restrição de que o dispêndio total deve ser igual ao CT.
Sabendo-se que CT = $ 2.200; PL = $ 20,00;
PK = $ 50,00, e diante de tais informações, os
valores de K e L que irão fazer com que Q seja
máxima, são:
Considere um mercado no qual atuam dez empresas com as mesmas vendas totais, cada uma com uma participação no mercado de 10%.
O índice de concentração de Hirschman-Herfindahl, calculado usando as participações de mercado, medidas em relação a uma base que considera o mercado todo como igual a 100, é
Em relação a conceitos de econometria e ao modelo clássico de regressão linear, julgue os itens de 12 a 15
Em geral, as regressões de séries temporais fornecem estatísticas R2 mais elevadas do que as regressões com cortes transversais (cross section). Por essa razão, a estatística R2 não deve ser utilizada para comparação das estimativas em séries temporais com as estimativas em cortes transversais.
Em relação a conceitos de econometria e ao modelo clássico de regressão linear, julgue os itens de 12 a 15
Quando se estima modelos de regressão múltipla, sabe-se que a estatística R2 mensura a proporção da variação amostral da variável dependente, explicada pelas variáveis independentes. Além disso, a estatística R2 é utilizada como parâmetro de qualidade de ajuste. Portanto, ao se estimar um modelo com quatro variáveis explicativas e compará-lo a um modelo com três variáveis explicativas, é correto escolher o modelo que retornar o maior valor de R2, considerando tudo o mais constante.
Acerca dos problemas econométricos associados ao modelo clássico de regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO), julgue os seguintes itens.
Quando se omite uma importante variável (c) do modelo clássico de regressão linear estimado por MQO, de modo que cov(xj,c) ≠ 0, em que xj é uma variável explicativa qualquer, os estimadores obtidos serão inconsistentes.
Acerca dos problemas econométricos associados ao modelo clássico de regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO), julgue os seguintes itens.
Considerando o resultado da estatística do modelo MQO, os valores obtidos são inconsistentes sob a presença de heterocedasticidade.
Acerca dos problemas econométricos associados ao modelo clássico de regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO), julgue os seguintes itens.
A hipótese de homocedasticidade é importante para demonstrar que os estimadores de MQO são não viesados e consistentes.
Acerca dos problemas econométricos associados ao modelo clássico de regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO), julgue os seguintes itens.
A hipótese de autocorrelação serial dos resíduos não é relevante para a demonstração de que os estimadores de MQO são não viesados e consistentes.
Acerca dos problemas econométricos associados ao modelo clássico de regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO), julgue os seguintes itens.
Na presença de autocorrelação dos resíduos, os estimadores de MQO serão eficientes, porém viesados e inconsistentes.
Caso se eleve o nível geral dos coeficientes de correlação entre retornos das ações negociadas no mercado, as carteiras de investidores diversificados, que queiram atingir uma determinada meta de risco e só possam assumir posições compradas em ações:
O tempo de ligações telefônicas segue uma distribuição de probabilidade exponencial com média de 3 minutos. Um sujeito chega a um telefone público e descobre que a pessoa à sua frente está na ligação há pelo menos dois minutos.
Qual é a probabilidade de essa ligação durar pelo menos cinco minutos no total?
Uma pessoa maximiza a sua utilidade esperada da renda ao escolher entre duas alternativas de rendimentos, quais sejam:
- receber R$ 1.000,00 com certeza.
- participar de um sorteio, podendo ganhar R$ 1.200,00 com probabilidade de 50% ou R$ 900,00 com probabilidade de 50%.
A pessoa escolhe o sorteio.
Assim, verifica-se que, na faixa de renda de R$ 900,00 a R$ 1.200,00, essa pessoa
Considere o modelo ARIMA
Xt – 0,8X t-1 – 0,2X t-2 = at – 1,1a t-1 + 12,
onde at é ruído branco com distribuição normal de variância1. Seja B o operador backshift, ou seja, B X t = X t-1 . Nesse contexto, considere as afirmativas abaixo.
I - A variância do processo W t = (1 – B)(1 + 0,2B)X t é superior a 14.
II - O processo X t é não estacionário e não invertível.
III - X t e X t-2 são não correlacionados.
Está correto o que se afirma em
Com relação aos números índices, pode-se corretamente afirmar que:
Em econometria, de maneira geral, são utilizadas cinco abordagens à previsão econômica. Nesse contexto, a metodologia cuja ênfase se encontra na análise das propriedades probabilísticas ou estocásticas, das séries temporais econômicas segundo a filosofia de deixar que os dados falem por si, denomina-se:
Sobre a temática associada ao planejamento estratégico, assinale a afirmativa CORRETA.
Sobre conceitos inerentes aos sistemas de custeamento,assinale a afirmativa INCORRETA.
Em relação ao modelo de crescimento de Solow, julgue os itens subsequentes.
O aumento da taxa de crescimento populacional aumenta a taxa de crescimento do produto.
Em relação ao modelo de crescimento de Solow, julgue os itens subsequentes.
A regra de ouro do modelo é alcançada quando a inclinação da curva de produto per capita iguala a curva de depreciação do capital per capita.
Em relação ao modelo de crescimento de Solow, julgue os itens subsequentes.
O modelo pressupõe retornos decrescentes à escala em relação aos insumos capital e trabalho.
Em relação ao modelo de crescimento de Solow, julgue os itens subsequentes.
Quando o estoque de capital por trabalhador é inferior ao estoque de capital por trabalhador de estado estacionário, o capital per capita cresce ao longo tempo.
Considere uma área de pesca com livre acesso de barcos. O custo incorrido pelo pescador para enviar o barco é c > 0. Quando a quantidade b de barcos é enviada para a pesca, a quantidade ƒ(b) de peixes é pescada, e cada pescador obtém f(b)/b peixes, com ƒ'(b) > 0, ƒ''(b) < 0, para todo b = 0 e ƒ(0) = 0, em que: ƒ' é a primeira derivada da função de produção e ƒ'' é a segunda derivada da função de produção. No mercado, o preço do peixe é p > 0, o qual é invariante em relação à quantidade de peixes obtida na área de pesca.
Acerca dessa economia e com base no problema dos comuns, julgue os itens a seguir.
O número socialmente ótimo de barcos não é alcançado com as condições normais de mercado.
Com relação aos pressupostos da regressão linear simples, assinale a alternativa correta.
Com relação aos principais conceitos de estatística descritiva, assinale a alternativa correta.
Em relação às aplicações da inferência estatística, assinale a alternativa correta.
Acerca da aplicação dos conceitos dos testes de hipóteses, assinale a alternativa correta.
Com relação à estimação, assinale a alternativa correta.
A estatística de um teste de igualdade de variâncias entre duas populações normalmente distribuídas terá, sob a hipótese nula, distribuição
O resultado de uma regressão linear, envolvendo os logaritmos naturais das quantidades demandadas (medidas em toneladas) e preços de um bem (medidos em reais), foi ln(quantidade) = 1,2 – 0,8ln(preço) + e, onde e é um termo aleatório com média zero não correlacionado com o preço.
Pode-se afirmar que, em média, um aumento de
Uma regressão linear simples de y por x, em que é incluída uma constante, tem como característica que
Sobre os índices de preços de Laspeyres e Paasche, assinale a alternativa correta.
Segundo Spiegel (2004), extraindo-se aleatoriamente duas cartas de um baralho comum com 52 cartas, qual é a probabilidade de serem ambas "reis"?
Segundo Spiegel (2004), em relação à regressão, pode-se afirmar que
Considere uma ação que apresenta um risco sistemático igual a 1,5 do mercado como um todo (beta=l,5). Sabe-se que a taxa livre de risco da economia é de 7,5 %, e a expectativa dos investidores é de que o prêmio pelo risco de mercado (Rm-Rf) atinja 9,0%. Segundo Assaf Neto e Lima (2011), qual é a taxa mínima de atratividade para o investimento nessa ação, ou seja, a taxa requerida (Rj) pelos investidores?
Analise a tabela a seguir.
Dados estatísticos Ativo A Ativo B Ativo C Ativo D Ativo E
Valor esperado 18% 12% 8% 20% 21%
Desvio-padrão 7% 10% 4% 8% 4%
Coeficiente de variação 0,49% 0,8% 0,5% 0,45% 0,27%
Segundo Assaf Neto e Lima (2 011) , as decisões financeiras são tomadas com base nos retornos e nos riscos esperados que influam diretamente sobre o valor do ativo avaliado. A comparação entre as distribuições de probabilidades possibilita ao tomador da decisão analisar os diferentes graus de risco. Dentre os ativos identificados na tabela acima, qual é o mais arriscado?
A função de produção Cobb-Douglas de uma firma é dada por y = Kα Lβ , em que y representa a quantidade de produto que a firma consegue produzir para diferentes quantidades de capital K e trabalho L.
Com base nessas informações, julgue o item subsequente.
Se α + β = 1, a função de produção apresenta retornos constantes de escala.
Em relação ao modelo de regressão linear, julgue o item a seguir.
Nas estimativas por mínimos quadrados ordinários, se a variável dependente for multiplica por uma constante k > 0, o intercepto e a inclinação da regressão também serão multiplicados por k.
Julgue o item seguinte, em relação aos problemas econométricos do modelo clássico de regressão linear por mínimos quadrados ordinários.
A hipótese clássica de Gauss-Markov de homocedasticidade é irrelevante para demonstrar que os estimadores são não viesados e consistentes.
Julgue o item seguinte, em relação aos problemas econométricos do modelo clássico de regressão linear por mínimos quadrados ordinários.
Sob heterocedasticidade, os estimadores de mínimos quadrados ordinários são ineficientes.
Julgue o item seguinte, em relação aos problemas econométricos do modelo clássico de regressão linear por mínimos quadrados ordinários.
A multicolinearidade afeta a variância e a covariância dos estimadores, o que pode provocar alteração do sinal dos parâmetros.
Em um modelo de ações ocultas, encontram-se disponíveis ao agente três possibilidades de ações: a1, a2 e a3. Dessas ações, são possíveis unicamente dois resultados (payoffs): πH = 10 e πL = 0. As probabilidades relacionadas aos resultados são condicionadas ao nível de esforço do agente, de modo que P ( πH | a1 ) = 2/3, P( πH | a 2 ) = 1/2 e P( πH | a 3 ) = 1/3. As funções custos do agente, relacionadas às suas ações, são: c(a1) = 5/3,c(a2) = 8/5, c(a3) = 4/3. A função utilidade do principal é u(w) = √w, e a sua utilidade reserva é u = 0, sendo w o salário pago ao agente.
A respeito desse modelo do principal-agente, julgue o item que se segue.
Quando o esforço for observável, o agente realizará a ação a = a3.
Em um modelo de ações ocultas, encontram-se disponíveis ao agente três possibilidades de ações: a1, a2 e a3. Dessas ações, são possíveis unicamente dois resultados (payoffs): πH = 10 e πL = 0. As probabilidades relacionadas aos resultados são condicionadas ao nível de esforço do agente, de modo que P ( πH | a1 ) = 2/3, P( πH | a 2 ) = 1/2 e P( πH | a 3 ) = 1/3. As funções custos do agente, relacionadas às suas ações, são: c(a1) = 5/3,c(a2) = 8/5, c(a3) = 4/3. A função utilidade do principal é u(w) = √w, e a sua utilidade reserva é u = 0, sendo w o salário pago ao agente.
A respeito desse modelo do principal-agente, julgue o item que se segue.
Quando as ações dos agentes não forem observáveis, o salário ótimo pago pelo principal será wH = 4 e wL = 1.
Em relação às propriedades do modelo clássico de regressão linear, julgue os itens a seguir.
No processo de modelagem por regressão linear múltipla, como regra geral, define-se como o melhor modelo aquele que produz o maior coeficiente de determinação (R2 ).
Em relação às propriedades do modelo clássico de regressão linear, julgue os itens a seguir.
Na presença de autocorrelação dos resíduos, embora os estimadores de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes do modelo não sejam viciados, eles se mostram estatisticamente ineficientes.
Em relação às propriedades do modelo clássico de regressão linear, julgue os itens a seguir.
Se as variáveis regressoras forem perfeitamente multicolineares, não será possível obter de forma única os estimadores de mínimos quadrados ordinários para os coeficientes do modelo de regressão.
Em relação à violação das hipóteses do modelo clássico de regressão pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue os itens subsecutivos.
O problema da omissão de uma variável explicativa relevante resulta, geralmente, em estimadores de mínimos quadrados ordinários viciados e inconsistentes.
Em relação à violação das hipóteses do modelo clássico de regressão pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue os itens subsecutivos.
Sob heterocedasticidade, as estimativas por mínimos quadrados generalizados produzem melhores resultados do que aqueles que são produzidos pelo método de mínimos quadrados ordinários.
Em relação à violação das hipóteses do modelo clássico de regressão pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue os itens subsecutivos.
A presença de multicolinearidade pode provocar alteração no sinal esperado nas estimativas dos coeficientes do modelo.
Em relação à violação das hipóteses do modelo clássico de regressão pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue os itens subsecutivos.
Ainda que os erros aleatórios do modelo sejam considerados heterocedásticos, os estimadores de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes são não viciados e consistentes.
Em relação à violação das hipóteses do modelo clássico de regressão pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue os itens subsecutivos.
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
Acerca das propriedades dos modelos econométricos de séries temporais, julgue os itens subsequentes.
A função de autocorrelação de um processo AR(1), Cor( yt , y t- k ) cresce exponencialmente à medida que k aumenta.
Acerca das propriedades dos modelos econométricos de séries temporais, julgue os itens subsequentes
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.
Acerca das propriedades dos modelos econométricos de séries temporais, julgue os itens subsequentes
Considerando um processo autorregressivo estacionário, é possível demonstrar que Cov( Yt , Y t-2 ) = Ø2 σy2, em que Ø < 1 é uma constante e σy2 é a variância de Y.
Acerca das propriedades dos modelos econométricos de séries temporais, julgue os itens subsequentes.
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.
Acerca das propriedades dos modelos econométricos de séries temporais, julgue os itens subsequentes.
Os valores críticos do teste ADF (augmented Dickey-Fuller), utilizados para verificar cointegração, diferem daqueles utilizados para se testar a estacionariedade das séries temporais.
Com relação à econometria com dados em painel, julgue os próximos itens.
No modelo estimado por efeitos aleatórios, a correlação entre o efeito não observado e a matriz de regressores é não nula.
Com relação à econometria com dados em painel, julgue os próximos itens.
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.
Com relação à econometria com dados em painel, julgue os próximos itens.
Se o efeito não observado for correlacionado com algum elemento da matriz de regressores, a estimação por painel empilhado (pooled) é viesada e inconsistente.
Um modelo, para N pessoas, é expresso por log(salárioit) = θ1 + θ2d2t + Xit γ + δ1 feminino + δ2d2 t feminino + c i + uit em que i é o indicativo do indivíduo, com i = 1, 2, ..., N e té o indicativo do tempo, com t= 1, 2. Nesse modelo,θ1 ,θ2 , γ ,δ1 e δ2 são parâmetros, Xitsão as variáveis que afetam o salário e d2t é uma variável de tempo, com d2t = 1 se t = 2 e d2t = 0 se t = 1, uit é o erro de estimação e ci é o efeito não observado. Supondo que E ( u it| feminino,Xi1, Xi2,ci ) = 0, para t = 1, 2 e i= 1, 2,.., N, julgue os itens seguintes.
Os coeficientes do modelo devem ser estimados pelo método de mínimos quadrados ordinários empilhados (pooled OLS)
Um modelo, para N pessoas, é expresso por log(salárioit) = θ1 + θ2d2t + Xit γ + δ1 feminino + δ2d2 t feminino + c i + uit em que i é o indicativo do indivíduo, com i = 1, 2, ..., N e té o indicativo do tempo, com t= 1, 2. Nesse modelo,θ1 ,θ2 , γ ,δ1 e δ2 são parâmetros, Xitsão as variáveis que afetam o salário e d2t é uma variável de tempo, com d2t = 1 se t = 2 e d2t = 0 se t = 1, uit é o erro de estimação e ci é o efeito não observado. Supondo que E ( u it| feminino,Xi1, Xi2,ci ) = 0, para t = 1, 2 e i= 1, 2,.., N, julgue os itens seguintes.
Na falta de hipóteses adicionais, não é possível estimar o intercepto (base do primeiro período) θ1 nem o coeficiente δ1.
Um modelo, para N pessoas, é expresso por log(salárioit) = θ1 + θ2d2t + Xit γ + δ1 feminino + δ2d2 t feminino + c i + uit em que i é o indicativo do indivíduo, com i = 1, 2, ..., N e té o indicativo do tempo, com t= 1, 2. Nesse modelo,θ1 ,θ2 , γ ,δ1 e δ2 são parâmetros, Xitsão as variáveis que afetam o salário e d2t é uma variável de tempo, com d2t = 1 se t = 2 e d2t = 0 se t = 1, uit é o erro de estimação e ci é o efeito não observado. Supondo que E ( u it| feminino,Xi1, Xi2,ci ) = 0, para t = 1, 2 e i= 1, 2,.., N, julgue os itens seguintes.
O parâmetro θ2 refere-se ao segundo período e mensura o crescimento no salário das pessoas em relação ao primeiro período.
Um modelo, para N pessoas, é expresso por log(salárioit) = θ1 + θ2d2t + Xit γ + δ1 feminino + δ2d2 t feminino + c i + uit em que i é o indicativo do indivíduo, com i = 1, 2, ..., N e té o indicativo do tempo, com t= 1, 2. Nesse modelo,θ1 ,θ2 , γ ,δ1 e δ2 são parâmetros, Xitsão as variáveis que afetam o salário e d2t é uma variável de tempo, com d2t = 1 se t = 2 e d2t = 0 se t = 1, uit é o erro de estimação e ci é o efeito não observado. Supondo que E ( u it| feminino,Xi1, Xi2,ci ) = 0, para t = 1, 2 e i= 1, 2,.., N, julgue os itens seguintes.
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).
Um modelo, para N pessoas, é expresso por log(salárioit) = θ1 + θ2d2t + Xit γ + δ1 feminino + δ2d2 t feminino + c i + uit em que i é o indicativo do indivíduo, com i = 1, 2, ..., N e té o indicativo do tempo, com t= 1, 2. Nesse modelo,θ1 ,θ2 , γ ,δ1 e δ2 são parâmetros, Xitsão as variáveis que afetam o salário e d2t é uma variável de tempo, com d2t = 1 se t = 2 e d2t = 0 se t = 1, uit é o erro de estimação e ci é o efeito não observado. Supondo que E ( u it| feminino,Xi1, Xi2,ci ) = 0, para t = 1, 2 e i= 1, 2,.., N, julgue os itens seguintes.
Um dos fatores que auxiliaram a obtenção de altas taxas de crescimento no Brasil, na época do milagre econômico, foi o correto diagnóstico das causas da inflação.
Nesse sentido a inflação na época foi vista pelo governo como:
Sejam A e B dois eventos possíveis e P(.) a função probabilidade. Se A e B são disjuntos então:
Considere um modelo de regressão linear na forma matricial:
Y = Xß + ε
em que X é uma matriz n × k, ß é um vetor k × 1 e ε é um vetor n × 1.
Com base nessas informações, julgue o item subsecutivo.
O estimador de ß pelo método dos mínimos quadrados ordinários é b = (X’X) -1 (X’Y), em que X’ representa a matriz transposta de X.
Acerca dos modelos de séries temporais, julgue o item que se segue.
Os componentes do vetor X1 são ditos cointegrados de ordem d,b se todos os seus componentes são integrados de ordem d e existe um vetor ß tal que a combinação linear entre X1 e ß é integrada de ordem d-b.
A tabela a seguir apresenta o resultado da estimação pelo método dos mínimos quadrados ordinários do modelo Ct = β0 + β1C t-1 + β2 Yt + εt em que Ct = consumo, C t-1 = consumo defasado em um período, Yt = renda, εt = resíduo e β0, β1 e β2 são os coeficientes de regressão múltipla.
Número de observações: 154
Dado que o índice de preços IGP-M medido pela FGV apresentou os valores de 1301,8952 e 1339,0302 para os meses de janeiro e abril de 2014, respectivamente, qual a inflação acumulada (aproximada) refletida nesse período pelo IGP-M?
O coeficiente de determinação R2 de um modelo de regressão linear simples sem intercepto é um valor que mede o ajustamento do modelo aos dados, e tem seu valor dado por um número real x
Que transformação(ões) deve(m) ser realizada(s) nas variáveis (Y e/ou x) para que se possa utilizar o método de regressão linear simples e modelar a relação entre as variáveis, como Y = a.xb , onde a e b são constantes?
Com relação a econometria, método que emprega a matemática e a estatística para análise dos dados econômicos, julgue o item que se segue.
As virtudes atribuídas aos modelos de vetor auto regressivo (VAR) incluem a simplicidade e a não necessidade de determinar as variáveis endógenas e exógenas, bem como a facilidade de interpretação dos coeficientes individuais nos modelos estimados por essa técnica, que dispensa estimar a função de resposta ao impulso.
Com relação a econometria, método que emprega a matemática e a estatística para análise dos dados econômicos, julgue o item que se segue.
Em um processo estocástico gaussiano, uma série temporal é dita estritamente estacionária se a sua média for constante e a sua função de autocovariância depender da defasagem temporal.
Com relação a econometria, método que emprega a matemática e a estatística para análise dos dados econômicos, julgue o item que se segue.
O relacionamento entre as taxas de juros de curto e de longo prazos ilustra como as variáveis se ajustam a qualquer discrepância do relacionamento de equilíbrio de longo prazo, exemplificando variáveis cointegradas cujas trajetórias temporais são influenciadas pela extensão do desvio do equilíbrio de longo prazo.
Com relação a econometria, método que emprega a matemática e a estatística para análise dos dados econômicos, julgue o item que se segue.
No modelo de regressão linear clássico, a premissa de linearidade, necessária à estimativa dos parâmetros do modelo, indica que não existe uma relação linear exata entre qualquer variável independente do modelo.
Considere que, em um determinado período, uma pessoa aplica 40% de seu dinheiro em um título do tipo A e o restante em um título do tipo B, independentemente. A probabilidade de ela obter uma taxa de retorno igual ou superior à taxa de inflação na aplicação do título A é igual a 80% e na aplicação do título B igual a 90%. Logo após o período de aplicação, um título em poder dessa pessoa é escolhido aleatoriamente e verifica-se que a taxa de retorno foi inferior à taxa de inflação. A probabilidade de o título ser do tipo A é