Com base no modelo clássico de regressão linear, julgue o it...

Gabarito: C - certo

Tema central da questão: Estamos lidando com o Modelo Clássico de Regressão Linear e a presença de autocorrelação serial. Este modelo é um pilar essencial em econometria, usado para entender a relação entre variáveis.

No contexto do modelo de regressão linear, um dos pressupostos fundamentais é a ausência de autocorrelação nos erros. A autocorrelação ocorre quando os resíduos (erros) estão correlacionados entre si ao longo das observações, o que viola este pressuposto.

Resumo teórico: Mesmo na presença de autocorrelação serial, os estimadores de mínimos quadrados ordinários (MQO) ainda mantêm algumas propriedades desejáveis. Eles permanecem não viesados e consistentes. Isso significa que, em média, eles acertam o valor verdadeiro do parâmetro e, conforme aumentamos o tamanho da amostra, os estimadores convergem para o valor verdadeiro. No entanto, a eficiência dos estimadores é comprometida, ou seja, eles não serão mais os estimadores de variância mínima entre os não-viesados.

Justificativa da alternativa correta: A questão afirma que, na presença de autocorrelação serial, os estimadores de mínimos quadrados serão não viesados e consistentes. Isso está correto. A autocorrelação afeta a eficiência, mas não o viés ou a consistência dos estimadores MQO. Portanto, a resposta "C - certo" está correta.

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CERTO.

No modelo clássico de regressão linear, mesmo na presença de autocorrelação serial, os estimadores de mínimos quadrados ordinários (MQO) permanecem não viesados e consistentes. No entanto, a presença de autocorrelação serial pode afetar a eficiência dos estimadores, tornando-os ineficientes. Nesse caso, estimadores de mínimos quadrados generalizados (MQG) ou outros métodos robustos podem ser preferíveis para obter inferências mais precisas.