Questões de Concurso
Comentadas sobre econometria em economia
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Estimadores obtidos por meio do método de mínimos quadrados ordinários são viesados se a variância condicional da população da variável dependente varia com o valor da variável independente.
No modelo vetor autorregressivo (VAR), assume-se que cada variável endógena seja explicada apenas por seus valores defasados no tempo.
O teste de raiz unitária é aplicado para verificar a estacionariedade da relação entre a variável dependente e as variáveis independentes.
Dado o seguinte processo autoregressivo de primeira ordem (AR(1)):
Xt = α + βXt–1 + et
onde et tem média zero e variância σe 2 , é correto afirmar:
Mês IPCA
janeiro 3.422,79
fevereiro 3.438,19
março 3.445,41
abril 3.467,46
maio 3.479,94
junho 3.482,72
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.
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.
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.
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.
A multicolinearidade afeta a variância e a covariância dos estimadores, o que pode provocar alteração do sinal dos parâmetros.
No modelo renda = β0 + β1 educação + u, estimado por mínimos quadrados ordinários, em que u é o resíduo, os valores de β não podem ser obtidos de formas consistentes.
Sob heterocedasticidade, os estimadores de mínimos quadrados ordinários são ineficientes.
A hipótese clássica de Gauss-Markov de homocedasticidade é irrelevante para demonstrar que os estimadores são não viesados e consistentes.
Se as informações de xt e xt –1 forem altamente correlacionadas, então o teste de estacionariedade ADF (augmented Dickey-Fuller) será falho.
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.
Havendo autocorrelação dos resíduos, os estimadores de mínimos quadrados ordinários serão não viesados e ineficientes.
O modelo pressupõe retornos decrescentes à escala em relação aos insumos capital e trabalho.