Questões de Concurso
Comentadas sobre econometria em economia
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Quando um processo estocástico possui suas média, variância e autocovariância constantes ao longo do tempo, diz-se que este é um processo estocástico
Nesses modelos,
Sobre esses testes considere as afirmativas abaixo.
I - O teste de Hansen investiga a exogeneidade dos instrumentos e a sua hipótese nula é que o modelo é corretamente especificado e os instrumentos em conjunto são válidos.
II - O teste Arellano-Bond AR (2) testa a autocorrelação serial, para o qual se deve rejeitar a hipótese nula de ausência de correlação serial de primeira e segunda ordem no termo de erro.
III - O teste Arellano-Bond AR (2) testa a autocorrelação serial, sob hipótese nula de ausência de correlação serial de segunda ordem no termo de erro.
Está correto o que se afirma em
Nesse contexto, as principais metodologias utilizadas para a previsão de séries econômicas estacionárias, considerando-se a utilização de uma única série temporal ou de diversas séries temporais, são as seguintes:
As formas mais utilizadas para testar a existência de cointegração entre as séries são:
Os modelos dinâmicos de dados em painel envolvem tanto dados de séries temporais quanto de seção transversal. Esses modelos frequentemente incorporam variáveis dependentes defasadas e regressores endógenos, o que pode levar a problemas de endogeneidade.
O modelo GMM aborda problemas de endogeneidade e autocorrelação em modelos dinâmicos de dados em painel. Ele faz isso utilizando variáveis instrumentais (IVs) e explorando a estrutura dos dados, para criar condições de momento que auxiliam na estimativa consistente de parâmetros.
Um dos principais testes usados para avaliar a adequação do modelo é o teste de Sargan-Hansen.
O teste de Sargan-Hansen
Considere que a análise DAG foi utilizada para auxiliar na definição das restrições na identificação de um modelo VAR estrutural (SVAR) aplicado à política monetária. O modelo é constituído a partir das seguintes variáveis: Taxa Selic, PIB, câmbio nominal e taxa de inflação. Considere o DAG abaixo.

Nesse contexto, verifica-se que
Considere o seguinte sistema de equações, em suas respectivas formas estruturais:
qd = α1p +α2z + α3y + ε1 (demanda)
qs = β1p + ε2 (oferta)
qd = qs (equilíbrio),
onde qd é a quantidade demandada de um bem; qs é a quantidade ofertada do mesmo bem; p é o preço do bem; z e y são variáveis explicativas exógenas; ε1 e ε2 são os termos de erro das funções de demanda e oferta, respectivamente; α1 , α2 , α3 e β1 são coeficientes de inclinação.
Nesse contexto, no sistema de determinação da oferta e demanda,
• taxa de desemprego do País Z em 2016 = 7%;
• taxa de desemprego do País Z em 2018 = 5%;
• taxas de desemprego das Unidades de Controle (Países P, Q, R, S, T) em 2016 = variando de 6% a 8%;
• taxas de desemprego das Unidades de Controle (Países P, Q, R, S, T) em 2018 = variando de 4% a 6%;
• taxa de desemprego sintética do País Z em 2016 = 6,5%;
• taxa de desemprego prevista para o controle sintético em 2018: 6%.
Nessa situação, qual foi o efeito estimado da política sobre a taxa de desemprego do País Z no ano seguinte à implementação da política de redução do seguro-desemprego?
Yt = 3 + 0,5Yt-1 + ut ,
onde E(ut) =0 e Var(ut) = 6. Assuma, também, que ut e Yt-1 são independentes.
Nesse cenário, qual é a variância de Yt?
O modelo de Regressão com Descontinuidade (RDD) é uma técnica estatística usada para avaliar o impacto causal de uma variável independente em uma variável dependente, quando essa variável independente ultrapassa um certo limite ou ponto de corte.
Suponha que se esteja investigando o efeito do número de horas de estudo (variável independente) no desempenho em um teste (variável dependente). Assumindo-se que haja um ponto de corte de 5 horas de estudo e que se deseje verificar se há algum efeito no resultado do teste ao se ultrapassar esse ponto de corte.
A equação para esse modelo pode ser expressa da seguinte forma:
Yi = 60 + 5Xi + 8Di + ϵi ,
onde
• Yi é o desempenho no teste para o indivíduo i;
• Xi é o número de horas de estudo para o indivíduo i;
• Di é uma variável indicadora que vale 1 se Xi > 5 horas e 0 caso contrário para o indivíduo i;
• ϵi é o termo de erro para o indivíduo i.
Ao se comparar um estudante que estuda 6 horas para um teste com um outro que estuda 4 horas, de acordo com o modelo RDD apresentado acima, verifica-se que o
No Pareamento por Escore de Propensão, um algoritmo utilizado para emparelhar cada sujeito tratado com um ou mais sujeitos não tratados que têm as pontuações de propensão mais próximas é o pareamento por
Os resultados de cada indivíduo i estão apresentados na seguinte Tabela:

Na Tabela,
• Yi 1 representa o resultado para o indivíduo i, caso ele participe do programa.
• Yi 0 representa o resultado para o indivíduo i, caso ele não participe do programa.
• Di = 1 indica que o indivíduo i foi tratado (participou do programa) e 0 caso contrário.
Qual o Efeito Médio do Programa – EMP (Average Treatment Effect - ATE) e o Efeito Médio do Programa sobre os Tratados – EMPT (Average Treatment Effect for the Treated - ATT)?
Escuridão favorece o fator surpresa da ação criminosa e dificulta a identificação de sua autoria
Se a escuridão favorece o fator surpresa da ação criminosa e dificulta a identificação de sua autoria, a principal hipótese é que o aumento da visibilidade permitido pela iluminação pública acabaria com essas vantagens, diminuindo os riscos de se cometer um crime.
Um experimento realizado em parceria com a polícia metropolitana de Nova York apontou para uma redução de 36% nos crimes ocorridos durante a noite em ruas que receberam iluminação pública extra por um período de seis meses, entre março e agosto de 2016.
Disponível em: https://www.otempo.com.br/brasil/ruas-com-iluminacao-publica-diminuem-o-risco-de-crimes-segundo-experimento-1.2209834. Acesso em: 2 jan. 2024. Adaptado.
Com base nessa experiência, o prefeito de uma determinada cidade resolveu implementar um programa de expansão do número de postes em uma localidade rural da cidade, com problemas de iluminação pública, que é considerada um bem público. A prefeitura também conseguiu inferir, a partir de uma pesquisa, a média do benefício marginal da instalação de postes de iluminação para 3 grupos de moradores com o mesmo tamanho (predisposição a pagar), conforme a Tabela seguinte:

Sabe-se que, para a prefeitura, o custo de instalação de cada poste é de R$ 16,00.
Nesse contexto, conclui-se que,
E(Y|X) = P(Y=1|X) = Xβ + ε
Nesse contexto, conclui-se o seguinte:
A partir dessa situação hipotética, julgue o item a seguir, a respeito do uso de variáveis instrumentais na avaliação de impacto de um programa de política pública.
Uma variável instrumental é qualquer variável que substitua a participação no programa quando esta última for de difícil obtenção.
A partir dessa situação hipotética, julgue o item a seguir, a respeito do uso de variáveis instrumentais na avaliação de impacto de um programa de política pública.
15% das pessoas a quem se dirigiu a campanha de vacinação se vacinariam de qualquer forma, com ou sem a visita do agente de saúde.
Xt = 5/6 Xt-1 - 1/6 Xt-2 + et - 3/4 et-1 + 1/8et-2
Diante dessas informações, julgue o item subsequente.
O processo estocástico representado possui raiz unitária.