Questões de Concurso
Comentadas sobre econometria em economia
Foram encontradas 343 questões
Acerca dos modelos econométricos de séries temporais, julgue o item seguinte.
Na presença de raiz unitária, o cálculo do modelo de
regressão com as variáveis em nível apresenta o problema
de regressão espúria.
Acerca dos modelos econométricos de séries temporais, julgue o item seguinte.
Se houver autocorrelação dos resíduos, os estimadores de
mínimos quadrados ordinários serão ineficientes, viesados e
inconsistentes.
Acerca dos modelos econométricos de séries temporais, julgue o item seguinte.
De acordo com o modelo ARCH (heteroscedasticidade
condicional autorregressiva), a volatilidade condicional é
uma função linear dos quadrados dos resíduos, o que
representa uma limitação desse modelo.
Em relação ao modelo econométrico com dados em painel, julgue o item que se segue.
A principal vantagem do uso de dados em painel em
comparação com dados cross-section consiste no fato de o
modelo em painel permitir a obtenção dos valores críticos na
distribuição normal padrão.
Em relação ao modelo econométrico com dados em painel, julgue o item que se segue.
No modelo de regressão com efeitos fixos, o intercepto é
único devido à unicidade dos efeitos idiossincráticos.
Em relação ao modelo econométrico com dados em painel, julgue o item que se segue.
A diferença entre um painel não balanceado e um painel
balanceado consiste no fato de que o impacto dos diferentes
regressores é aproximadamente o mesmo para painéis
balanceados, mas não para painéis não balanceados.
Em relação ao modelo econométrico com dados em painel, julgue o item que se segue.
A abordagem de efeitos aleatórios (random effects) é
geralmente mais eficiente que o método do OLS agrupado, o
que justifica a preferência àquela em relação a este.
Em relação ao modelo econométrico com dados em painel, julgue o item que se segue.
No modelo de regressão de efeitos fixos, uma variável binária
(dummy) deve ser excluída das entidades quando o intercepto
estiver presente na equação, porque uma das entidades é
sempre excluída por construção do modelo de estimação.
Os modelos de regressão linear simples e múltipla são bastante utilizados em estudos de dependência de variáveis na análise econométrica. Com o objetivo de estimar valores de determinada variável, utilizam-se de variáveis conhecidas para que possam explicar eventual relação dessas com a variável dependente. Entretanto, a interpretação dos regressores deve ser pautada pelas limitações do método de estimação utilizado e intrínsecas ao próprio modelo de regressão linear.
Com relação à interpretação dos dados estimados de modelos de regressão linear, assinale a alternativa correta.
A estimação de coeficientes em regressão linear é comumente calculada por meio do método dos mínimos quadrados ordinários (MQO). Esse método busca estimar os regressores que minimizam os desvios das observações em relação à média fornecida pela equação do modelo. Entretanto, para que os estimadores do MQO sejam bem comportados, é necessário o atendimento de determinadas hipóteses.
Acerca das hipóteses para aplicação do MQO em análise de regressão linear, assinale a alternativa correta.
A partir da análise de um conjunto de dados relacionando temperatura (ºC) e consumo de energia (MW) de uma dada unidade consumidora, é estimado o seguinte modelo de regressão linear simples: Y1 =β0 +β1X, onde, β0 é igual a 71,5 e β1 é igual a 7,22.
A respeito deste, analise as afirmações a seguir.
I. β0 é o coeficiente de inclinação, ou seja, quanto o consumo de energia aumenta para cada 1ºC.
II. β1 indica o intercepto, ponto onde o consumo de energia está quando X é zero.
III. O consumo de energia para a temperatura de 28ºC é de, aproximadamente, 273,66 MW.
IV. A partir dos dados da regressão linear simples citada, é possível a elaboração de um gráfico, e esse teria um formato helicoidal.
É CORRETO o que se afirmar em:
São um tipo especial de dados combinados, nos quais a mesma unidade em corte transversal (por exemplo, uma família ou uma empresa) é pesquisada ao longo do tempo. Por exemplo, o IBGE realiza periodicamente um censo habitacional. Em cada levantamento, o mesmo domicílio (ou as pessoas que moram no mesmo endereço) é entrevistado para verificar se houve alguma alteração nas condições da residência e das finanças domiciliares desde o último levantamento. Ao se entrevistar os mesmos domicílios periodicamente, esses dados proporcionam informações muito úteis sobre a dinâmica do comportamento desses consumidores.
(Adaptado de GUJARATI, Damodar N.; PORTER, Dawn C. Econometria Básica. New York: Amgh Editora Ltda, 2011.)
O trecho acima refere-se a:
Acerca de econometria de dados em painel, julgue o seguinte item.
Em modelos de dados em painel com efeito fixo, presume-se
que as características individuais não observáveis que são
constantes no tempo estão correlacionadas com as variáveis
explicativas.
Acerca de econometria de dados em painel, julgue o seguinte item.
Em modelos de efeito aleatório, presume-se que as
diferenças individuais não observadas não são
correlacionadas com as variáveis explicativas ao longo do
tempo, sendo tratadas como componentes aleatórios.
No contexto da aplicação de um modelo VAR, assinale a opção que descreve corretamente a inter-relação entre a decomposição histórica e a função de impulso-resposta.
Considerando as variáveis macroeconômicas e os métodos de previsão, assinale a opção que melhor descreve uma abordagem eficaz para a previsão de receita pública.
Em relação ao GMM, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) O GMM é particularmente útil em situações em que as variáveis explicativas são endógenas, fornecendo uma maneira de obter estimadores consistentes mesmo na presença de endogeneidade.
( ) Na estimação por GMM, um teste de Hansen ajuda a confirmar a presença de instrumentos fracos, garantindo que os estimadores sejam consistentes e eficientes.
( ) Instrumentos fracos são um problema no GMM porque podem levar a estimativas com viés e variâncias grandes, comprometendo a validade dos resultados.
( ) Diferentemente do método de variáveis instrumentais, o GMM não pode ser usado para estimar modelos com erros padrão heteroscedásticos.
As afirmativas são, respectivamente,
Considerando esses modelos, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) O modelo VAR deve ser usado quando as séries temporais são não estacionárias de ordem 1 e têm uma relação de cointegração.
( ) A função impulso-resposta em modelos VAR permite analisar como uma variável é afetada por choques temporários em outra variável ao longo do tempo, mas essa análise não é possível em modelos VEC.
( ) Em modelos VEC, o termo de correção de erro é incorporado para ajustar o relacionamento de longo prazo entre as séries temporais cointegradas após choques temporários, algo que não é diretamente modelado em VAR tradicionais.
( ) A decomposição de variância em modelos VAR ajuda a entender a proporção da variância de previsão de cada variável que pode ser atribuída a choques em si mesma versus choques nas outras variáveis, uma análise que também é aplicável em modelos VEC.
As afirmativas são, respectivamente,
Considere um economista que busca estimar a relação entre a receita tributária (Y) e a produção industrial (X) no Brasil.
Suponha que o resultado do teste de Dickey-Fuller aumentado (ADF) foi aplicado para testar a presença de raiz unitária em cada uma das séries e rendeu o seguinte resultado:
• Y: p-valor do teste = 0,15 (15%);
• X: p-valor do teste = 0,001 (ou 0,1%).
Nesse caso, avalie as afirmativas a seguir.
I. Receita tributária é uma série estacionária e produção industrial tem uma raiz unitária.
II. Receita tributária e produção industrial podem ser cointegradas.
III. O pesquisador deveria usar como variável dependente a primeira diferença da série de Receita tributária. Isso poderia resolver o problema de estacionariedade do modelo.
Está correto o que se afirma em
Nesse caso, assinale a opção que melhor descreve um requisito fundamental para que uma variável Z seja considerada um instrumento válido para X.
Conheça nossos planos