Questões de Economia para Concurso - Página 74

Q2384790

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Políticas Públicas e Sustentabilidade |

Q2384790 Economia

Os modelos econômicos representam estruturas conceituais que descrevem como uma economia funciona e como os recursos são alocados e distribuídos. Nesse contexto, a Economia Circular emergiu como um modelo alternativo fundamental.

Na Economia Circular,

A

o objetivo principal é buscar acoplar o crescimento econômico ao consumo de recursos, focando principalmente no aumento da produção.

B

a ênfase é no uso intensivo de recursos e materiais em todos os níveis de implementação.

C

os modelos de negócios circulares e baseados em serviços têm impacto na eficiência do uso de materiais, maximizando o uso de recursos.

D

os modelos de negócios orientados a produtos, amplamente adotados na Economia Circular, incentivam o prolongamento da vida útil dos produtos.

E

os modelos de negócios circulares aumentam a venda de produtos para maximizar os lucros das empresas, reduzindo os desperdícios.

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Q2384789

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384789 Economia

Os testes de Raiz Unitária são utilizados para a análise univariada das séries, com o objetivo de entender qual é o processo estocástico gerador da série.

Sobre a hipótese dos testes de Raiz Unitária Dickey-Fuller Aumentado (ADF) e Kwiatkowski, Phillips, Schmidt, Shin (KPSS), verifica-se que a hipótese nula do(s) teste(s)

A

ADF é que a série testada é estacionária.

B

KPSS é que a série testada é não estacionária.

C

KPSS é que a série testada possui uma raiz unitária.

D

ADF é que a série testada possui uma raiz unitária, e a do teste KPSS é que a série é estacionária.

E

ADF e KPSS é que a série testada possui uma raiz unitária.

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Q2384787

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384787 Economia

Os critérios Bayesian Information Criterion (BIC), Akaike Information Criterion (AIC) e a estatística de Hannan--Quinn (HQ) podem ser utilizados como um critério de seleção para modelos alternativos, sendo vistos como uma medida de ajustamento que inclui um custo para cada parâmetro estimado.

Na interpretação desses critérios de seleção, verifica-se que

A

quanto mais parâmetros forem estimados em um mesmo período amostral, menor será o erro estimado e menor será a variância do erro estimada.

B

quanto menos parâmetros forem estimados em um mesmo período amostral, menor será o erro estimado e menor será a variância do erro estimada.

C

quanto menores forem as estatísticas BIC, AIC e HQ, melhor será o ajuste do modelo.

D

modelos estimados com diferentes amostras podem ser comparados utilizando esses critérios.

E

as estatísticas BIC, AIC e HQ são utilizadas para selecionar o melhor modelo e a melhor amostra.

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Q2384784

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384784 Economia

Uma questão crucial a ser respondida na análise de série temporal univariada é qual o processo que melhor explica a dinâmica de uma série, isto é, se a dinâmica de uma série como o produto, o emprego ou a taxa de inflação é mais bem explicada por um processo autorregressivo (AR), de média móvel (MA), autorregressivo de média móvel (ARMA) ou autorregressivo integrado de média móvel (ARIMA).

No caso específico dos processos ARMA, eles devem atender às seguintes condições:

A

invertibilidade e estacionaridade

B

invertibilidade e não estacionaridade

C

invertibilidade e diferenciabilidade

D

não invertibilidade e estacionaridade

E

não invertibilidade e não estacionaridade

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Q2384783

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Políticas Públicas e Sustentabilidade |

Q2384783 Economia

A economia ambiental e a economia ecológica são campos de estudo que analisam as interações entre atividades humanas, economia e meio ambiente. Ambos os campos procuram encontrar soluções para os desafios ambientais contemporâneos, oferecendo perspectivas e ferramentas valiosas para a gestão sustentável dos recursos naturais.
A Economia Ecológica difere da abordagem da Economia Ambiental, visto que a Economia Ecológica

A

preza pelo mercado livre como solução para a gestão ambiental, enquanto a Economia Ambiental se apoia na privatização dos recursos ambientais.

B

contesta os princípios da economia tradicional e propõe um método alternativo baseado na termodinâmica, enquanto a Economia Ambiental considera os limites físicos e energéticos do planeta, questionando as premissas do crescimento econômico contínuo.

C

propõe uma abordagem de valoração dos recursos baseada na organização dos ecossistemas e no custo energético, enquanto a Economia Ambiental busca a eficiência econômica através do mercado livre.

D

propõe a aplicação de instrumentos econômicos, como taxas e subsídios, para conservação e uso sustentável dos recursos naturais, enquanto a Economia Ambiental considera os recursos naturais como parte de sistemas interligados, enfatizando a necessidade de compreender as relações entre humanos e ecossistemas.

E

baseia-se na ideia de controle estatal dos recursos naturais, enquanto a Economia Ambiental preconiza a minimização do papel do governo na gestão ambiental.

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Q2384782

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384782 Economia

Séries econômicas, como as do produto, consumo, investimento, índice de preços, dentre outras, têm uma característica comum: uma tendência crescente com o tempo. Quando essas séries sofrem choques, eles não se dissipam, e a série não se reverte para o seu valor médio de longo prazo. No entanto, o componente de tendência da série pode ser determinístico ou estocástico, o que tem implicações importantes para a transformação de uma série não estacionária em uma série estacionária.

As duas formas distintas utilizadas para a transformação de uma série não estacionária em uma série estacionária são:

A

no caso da presença de uma tendência estocástica, o método utilizado é o de estacionaridade em tendência, que implica extrair a tendência da série para torná-la estacionária; caso o componente de tendência seja determinístico, o método adequado é o de estacionaridade por diferenciação.

B

no caso da presença de uma tendência estocástica, o método utilizado é o de estacionaridade por diferenciação; caso o componente de tendência seja determinístico, o método utilizado é o de estacionaridade em tendência, que implica extrair a tendência da série para torná-la estacionária.

C

no caso da presença de uma tendência estocástica, o método utilizado é o de estacionaridade por diferenciação ou de raiz unitária; caso o componente de tendência seja determinístico, o método utilizado é o de estacionaridade por diferenciação ou de raiz unitária com quebras estruturais.

D

no caso da presença de uma tendência estocástica, o método utilizado é o de estacionaridade por diferenciação ou de raiz unitária; caso o componente de tendência seja determinístico, o método utilizado é o de estacionaridade por diferenciação ou de cointegração.

E

no caso da presença de uma tendência determinística, o método utilizado é o de estacionaridade por diferenciação ou de raiz unitária; caso a tendência seja estocástica, o método utilizado é o de cointegração.

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Q2384780

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384780 Economia

Uma série temporal pode apresentar um componente de tendência, observações discrepantes (outliers), padrões de sazonalidades, quebras estruturais, dentre outras características.

Sendo assim, a

A

existência de sazonalidade na atividade econômica implica padrões distintos associados às séries temporais, recomendando-se a utilização de procedimentos de ajustamentos sazonais, como o X-11 e variáveis dummies sazonais, que contemplam a sazonalidade estocástica ao longo do tempo.

B

existência de sazonalidade em séries temporais pode levar à rejeição da hipótese de normalidade dos erros no modelo, implicando resíduos ruído branco.

C

exclusão de outliers em séries temporais pode aumentar a dependência temporal das observações.

D

inspeção visual de séries temporais por meio de gráficos é fundamental para observar se existem outliers e proceder a sua exclusão.

E

forma mais simples de extrair a sazonalidade de uma série temporal, que é assumida determinística, é a utilização de variáveis dummies.

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Q2384777

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384777 Economia

Alguns filtros estatísticos suavizadores são utilizados para estimar o produto potencial e o hiato do produto, sendo o filtro Hodrick e Prescott (HP) um dos mais utilizados para esse fim.

O filtro HP

A

incorre num problema conhecido como problema de final da amostra, que o torna especialmente inapropriado para prover estimativas em tempo real.

B

contorna o problema de estimativas instáveis, enviesadas e que mudam muito com o passar do tempo, durante conjunturas de elevada volatilidade.

C

é um dos métodos mais difundidos na literatura para calcular o produto potencial, fazendo uso de um algoritmo de maximização da soma dos desvios quadráticos em relação à tendência.

D

é uma abordagem simples, transparente e fácil de ser aplicada em qualquer país, além de ser apropriada para realizar previsões.

E

minimiza o problema de final de amostra, sobretudo em conjunturas de elevada volatilidade.

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Q2384775

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384775 Economia

Dados de qualquer série temporal podem ser pensados como sendo gerados por um processo estocástico.

Quando um processo estocástico possui suas média, variância e autocovariância constantes ao longo do tempo, diz-se que este é um processo estocástico

A

de diferença estacionário

B

de tendência diferenciada estacionário

C

não estacionário

D

fracamente estacionário

E

com raiz unitária

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Q2384773

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384773 Economia

A utilização de modelos univariados é limitada para expressar modelos econômicos, pois grande parte da macroeconomia se preocupa com múltiplas relações. Os modelos de Vetores Autorregressivos (VAR), que contemplam múltiplas variáveis, surgem, então, como uma alternativa menos restritiva à análise macroeconômica.

Nesses modelos,

A

a identificação de todos os parâmetros do VAR reduzido pode ser feita a partir do VAR estrutural, impondo restrições aos parâmetros.

B

a decomposição da variância dos erros de previsão sintetiza os efeitos de um choque em uma variável do modelo sobre as demais variáveis.

C

o teste de Engle e Granger determina a causalidade existente entre as variáveis do modelo.

D

as análises de funções impulso-resposta e a de decomposição de variância dos erros de previsão são usadas para a interpretação dos resultados.

E

todas as variáveis incluídas na estimação do modelo VAR são consideradas variáveis exógenas.

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Q2384771

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384771 Economia

Nas últimas décadas, a maior disponibilidade de bases de dados tem implicado uso crescente da metodologia de dados em painéis, que combinam dados de corte transversal com séries temporais, destacando-se os estimadores desenvolvidos por Arellano e Bond, Arellano e Bover e Blundell e Bond. No entanto, a consistência desses estimadores depende de alguns testes de robustez.

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

A

I, apenas

B

II, apenas

C

I e III, apenas

D

II e III, apenas

E

I, II e III

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Q2384765

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384765 Economia

Ao fazer escolhas entre cursos de ação alternativas, os tomadores de decisão, em diferentes níveis, necessitam frequentemente de previsões de variáveis econômicas. Se as observações de séries temporais estão disponíveis para uma variável de interesse e se os dados do passado contêm informações sobre o desenvolvimento futuro de uma variável, é plausível usar como previsão alguma função dos dados coletados no passado.

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:

A

o teste de precedência temporal e o teste de não causalidade de Granger.

B

a abordagem de Box-Jenkins e os testes de raiz unitária.

C

a abordagem de Vetores de Correção de Erros (VEC) e os testes de cointegração.

D

a abordagem de Vetores Autorregressivos (VAR) e de Vetores de Correção de Erros (VEC).

E

a abordagem de Box-Jenkins e a abordagem de Vetores Autorregressivos (VAR).

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Q2384763

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384763 Economia

Muitas teorias econômicas implicam que a combinação linear de algumas variáveis não estacionárias é estacionária, sendo a função consumo e a função de demanda por moeda alguns exemplos. Quando isso acontecer, as séries são cointegradas ao longo do tempo.

As formas mais utilizadas para testar a existência de cointegração entre as séries são:

A

O procedimento de Engle e Granger, o procedimento de Johansen e Juselius e os Vetores Autorregressivos (VAR).

B

O procedimento de Engle e Granger, o procedimento de Johansen e Juselius e os Vetores de Correção de Erros (VEC).

C

O teste de não causalidade de Granger, o procedimento de Johansen e Juselius e os Vetores de Correção de Erros (VEC).

D

O teste de não causalidade de Granger, o procedimento de Johansen e Juselius e os Vetores Autorregressivos (VAR).

E

O procedimento de Engle e Granger, o procedimento de Johansen e Juselius e os modelos de Box-Jenkins.

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Q2384756

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384756 Economia

O modelo do Método de Momentos Generalizados de Arellano-Bond (GMM) é um método estatístico utilizado em econometria para abordar o problema de endogeneidade em modelos de dados em painel.
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

A

examina a suposição de normalidade do termo de erro em um modelo de regressão.

B

verifica a multicolinearidade entre as variáveis independentes em uma equação de regressão.

C

mede a qualidade de ajuste de um modelo de regressão comparando valores previstos e reais.

D

avalia a suposição de homocedasticidade nos resíduos de uma análise de regressão.

E

avalia a validade de variáveis instrumentais testando sua correlação com o termo de erro.

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Q2384751

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384751 Economia

Os Gráficos Acíclicos Direcionais (Directed Acyclic Graph – DAG) são ferramentas gráficas muito utilizadas para identificar fatores de confusão, colisores e mediadores, permitindo, assim, uma melhor identificação dos efeitos causais diretos e indiretos.

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.

Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

Nesse contexto, verifica-se que

A

Câmbio é um mediador entre Selic e Inflação.

B

Câmbio é um fator de confusão na relação entre Selic e PIB.

C

Inflação é um fator de confusão na relação entre Selic e PIB.

D

Selic é um mediador na relação entre Câmbio e Inflação.

E

PIB é um colisor na relação entre Inflação e Câmbio.

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Q2384742

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384742 Economia

O modelo de equações simultâneas é uma estrutura estatística e econômica que lida com múltiplas variáveis dependentes interagindo entre si. Ele se baseia na ideia de que diversas variáveis são interdependentes e influenciam umas às outras simultaneamente. Esse modelo é comumente usado na econometria para analisar sistemas econômicos, nos quais as variáveis estão interligadas.
Considere o seguinte sistema de equações, em suas respectivas formas estruturais:
q_d = α₁p +α₂z + α₃y + ε₁ (demanda)
q_s = β₁p + ε₂ (oferta)
q_d = q_s (equilíbrio),
onde q_d é a quantidade demandada de um bem; q_s 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,

A

a equação de demanda é sobreidentificada, enquanto a equação de oferta é subidentificada.

B

a equação de demanda satisfaz à condição de ordem para identificação, ao contrário da equação de oferta.

C

o estimador de mínimos quadrados de dois estágios de β1 coincide com o estimador de variáveis instrumentais de β₁ , quando α₃ = 0.

D

os estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários dos parâmetros das equações de oferta e de demanda são consistentes, mas viesados para grandes amostras.

E

se α₂ = 0, então tanto os parâmetros da equação de demanda quanto os da equação de oferta podem ser estimados consistentemente.

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Q2384738

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384738 Economia

Considere um cenário hipotético em que um país, País Z, implementou uma política para reduzir os benefícios de seguro-desemprego em 2017, e que um pesquisador quer avaliar o seu impacto. O método utilizado pelo pesquisador para estimar o efeito dessa política é o controle sintético. Dito isso, considere as seguintes informações:
• 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?

A

A política resultou em um aumento de 1,5% na taxa de desemprego.

B

A política causou um aumento de 1% na taxa de desemprego.

C

A política teve um efeito nulo na taxa de desemprego.

D

A política diminuiu em 1% a taxa de desemprego.

E

A política causou uma redução de 1,5% na taxa de desemprego.

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Q2384735

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384735 Economia

Seja um modelo autorregressivo de ordem 1, AR(1), para uma variável Yt estacionária, conforme a seguinte especificação:

Y_t = 3 + 0,5Y_t-1 + u_t ,

onde E(u_t) =0 e Var(u_t) = 6. Assuma, também, que u_t e Y_t-1 são independentes.

Nesse cenário, qual é a variância de Y_t?

A

1

B

2

C

4

D

6

E

8

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Q2384733

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384733 Economia

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:

Y_i = 60 + 5X_i+ 8D_i+ ϵ_i ,

onde

• Y_ié o desempenho no teste para o indivíduo i;

• X_i é o número de horas de estudo para o indivíduo i;

• D_ié uma variável indicadora que vale 1 se X_i > 5 horas e 0 caso contrário para o indivíduo i;

• ϵ_i 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

A

estudante que estudou 6 horas provavelmente teve um desempenho melhor no teste, devido ao aumento no tempo de estudo além de 5 horas.

B

estudante que estudou 4 horas, provavelmente teve um desempenho melhor no teste devido ao equilíbrio entre estudo e descanso.

C

desempenho no teste para ambos os estudantes, provavelmente foi semelhante, já que a diferença no tempo de estudo não é suficientemente grande para impactar os resultados.

D

desempenho no teste para ambos os estudantes foi afetado por fatores não considerados no modelo, tornando difícil prever com precisão o impacto do tempo de estudo.

E

aumento no tempo de estudo para o aluno que estudou 6 horas não influenciou seu desempenho no teste.

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Q2384720

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |

Q2384720 Economia

O Pareamento por Escore de Propensão (Propensity Score Matching) é um método estatístico usado para reduzir o viés em estudos observacionais, ao criar grupos de tratamento e controle similares com base em uma pontuação de propensão calculada, representando a probabilidade de receber um tratamento.

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

A

Regressão linear

B

Estratificação

C

Análise de cluster

D

Design fatorial

E

Decomposição de Choleski

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Questões de Concurso Comentadas sobre economia

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