Foram encontradas 507 questões
Resolva questões gratuitamente!
Junte-se a mais de 4 milhões de concurseiros!
Estimadores obtidos por meio do método de mínimos quadrados ordinários são viesados se a variância condicional da população da variável dependente varia com o valor da variável independente.
No modelo vetor autorregressivo (VAR), assume-se que cada variável endógena seja explicada apenas por seus valores defasados no tempo.
O teste de raiz unitária é aplicado para verificar a estacionariedade da relação entre a variável dependente e as variáveis independentes.
Dado o seguinte processo autoregressivo de primeira ordem (AR(1)):
Xt = α + βXt–1 + et
onde et tem média zero e variância σe 2 , é correto afirmar:
Mês IPCA
janeiro 3.422,79
fevereiro 3.438,19
março 3.445,41
abril 3.467,46
maio 3.479,94
junho 3.482,72
em que b > 0, Sua restrição orfamentária e dada por px1 + x2 = y , em que p e o preçoo do bem x1 e y a renda.A quantidade do bem x1 que maximiza a sua utilidade, e
No modelo de regressão linear clássico, a premissa de linearidade, necessária à estimativa dos parâmetros do modelo, indica que não existe uma relação linear exata entre qualquer variável independente do modelo.
O modelo de regressão de dados em painel, representado por
atribui flexibilidade à modelagem de diferenças no comportamento entre indivíduos; o modelo de efeitos aleatórios é mais indicado se o objetivo da análise de painel for evitar efeitos não observados. O relacionamento entre as taxas de juros de curto e de longo prazos ilustra como as variáveis se ajustam a qualquer discrepância do relacionamento de equilíbrio de longo prazo, exemplificando variáveis cointegradas cujas trajetórias temporais são influenciadas pela extensão do desvio do equilíbrio de longo prazo.
Em um processo estocástico gaussiano, uma série temporal é dita estritamente estacionária se a sua média for constante e a sua função de autocovariância depender da defasagem temporal.
As virtudes atribuídas aos modelos de vetor auto regressivo (VAR) incluem a simplicidade e a não necessidade de determinar as variáveis endógenas e exógenas, bem como a facilidade de interpretação dos coeficientes individuais nos modelos estimados por essa técnica, que dispensa estimar a função de resposta ao impulso.
Nos modelos em que aparecem valores defasados da variável dependente no segundo membro — cujo exemplo mais simples é
em que os distúrbios
são serialmente independentes —, as consequências de se utilizar os estimadores de mínimos quadrados para o caso de violação da independência entre o distúrbio e a variável explicativa é a possibilidade de obtenção de estimativas viesadas e perda de eficiência. A respeito desse modelo do principal-agente, julgue o item que se segue.
Quando o esforço for observável, o agente realizará a ação a = a3.
. Dessas ações, são possíveis unicamente dois resultados (payoffs):
= 10 e
= 0. Asprobabilidades relacionadas aos resultados são condicionadas ao nível de esforço do agente, de modo que P(
|
) = 2/3, P(
|
) = ½ e P(
|
) = 1/3. As funções custos do agente, relacionadas às suas ações, são: c(
) = 5/3, c(
) = 8/5, c(
) = 4/3. A função utilidade do principal é
, e a sua utilidade reserva é
= 0 , sendo w o salário pago ao agente.O salário ótimo pago ao agente quando o esforço é observável é igual a w = 25/9.
A multicolinearidade afeta a variância e a covariância dos estimadores, o que pode provocar alteração do sinal dos parâmetros.
No modelo renda = β0 + β1 educação + u, estimado por mínimos quadrados ordinários, em que u é o resíduo, os valores de β não podem ser obtidos de formas consistentes.
Sob heterocedasticidade, os estimadores de mínimos quadrados ordinários são ineficientes.