Questões de Concurso Público IPEA 2024 para Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação

Foram encontradas 26 questões

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:
Alternativas
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
Alternativas
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) 
Alternativas
Q2384792 Economia
A meta-análise é uma técnica estatística utilizada para combinar e integrar diferentes estudos que investigam a mesma questão. Essa metodologia tem se mostrado importante na área de economia para investigar questões que não são consensuais e a possível ocorrência de viés em publicações na literatura econômica.

Dentre os passos listados abaixo, aquele que NÃO faz parte dos passos para realizar a meta-análise é o seguinte:
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Q2384794 Economia
Considere a análise econométrica da evolução da indústria de transformação brasileira no período 2002-2012. A metodologia empírica utilizada foi a de Modelo Autorregressivo Vetorial (VAR), com a análise de funções de resposta a impulso, decomposição de variância dos erros de previsão e decomposição histórica.

Na especificação do modelo VAR, as seguintes variáveis são utilizadas:

v1 – índice de preço de commodities;
v2 – índice de quantum das importações mundiais;
v3 – índice de produção da indústria de transformação;
v4 – indicador de estoques da indústria de transformação;
v5 – custo da hora trabalhada na indústria;
v6 – taxa do Sistema Especial de Liquidação e de Custódia (Selic);
v7 – expectativa de inflação para os próximos doze  meses.
CAVALCANTI, M. A. F. H. Uma análise econométrica da evolução da indústria de transformação brasileira no período 2002-2012. Carta de conjuntura, n. 18. Nota Técnica, Brasília, DF: Ipea, p. 79. mar. 2013. Disponível em: https://repositorio.ipea.gov.br/ bitstream/11058/4285/1/Carta_conjuntura_n18_analise.pdf.  Acesso em: 9 jan. 2024. Adaptado.

Para resgatar o modelo VAR na forma estrutural, foi utilizada a decomposição de Choleski, impondo a seguinte ordenação causal para as variáveis: v1-v2-v3-v4-v5-v6v7.

Tendo em vista essa estratégia empírica adotada, conclui--se que
Alternativas
Respostas
21: A
22: C
23: D
24: B
25: E