Questões de Concurso sobre Econometria em Economia

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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Q2384768

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

Q2384768 Economia

Suponha que o modelo explicativo para a variável Y seja
Y_i= β₁ + β₂X_i + β₃X²_i+ β₄ X³_i + u_1i , modelo explicativo 0, onde Y é a variável dependente; X, a variável explicativa; β₁ , β₂ , β₃ e β₄ , os coeficientes da regressão; u, o termo de erro, e o subscrito i indica a i-ésima observação.

No entanto, considere que, por diversos motivos, o pesquisador decida estimar outros modelos (equações 1, 2, 3 e 4), cujas notações foram alteradas para distingui-los do modelo explicativo verdadeiro (modelo explicativo 0):

Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

Essa decisão poderia levar a erros de especificação, já que os modelos 1, 2, 3 e 4 são diferentes do modelo explicativo verdadeiro (modelo equação 0), o que permite concluir que

A

os erros de medida na equação 4 (considerando que Y*i = Y_i + ε_i e X*_i = X_i + w_i , onde ε_i e w_isão erros de medida) podem ser resultado de dados não acurados, causados por estimativas extrapoladas, interpoladas ou arredondadas de forma sistemática; por falta de respostas em questionário; erros de cálculos e outros problemas, sendo sua presença na variável dependente mais grave porque os estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) são viesados, inconsistentes e ineficientes.

B

os modelos representados pelas equações 1 e 3 incorrem no problema de variável relevante omitida, com graves consequências para os estimadores que podem ser inconsistentes, viesados e com variâncias e erros-padrão estimados incorretamente.

C

no modelo representado pela equação 2, o erro de especificação está relacionado à inclusão de variável relevante X⁴.

D

considerando que, na equação 4, Y*_i = Y_i + ε_i e X*_i = X_i + w_i , onde ε_i e w_i são erros de medida, a presença desses erros nas variáveis explicativas pode levar a estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) viesados e inconsistentes, enquanto os erros de medida apenas na variável dependente conservam algumas propriedades dos estimadores, embora eles sejam menos eficientes.

E

quando comparados ao modelo explicativo 0, os modelos das equações 1 e 3 incorrem no problema de omissão de variável relevante, enquanto o modelo da equação 4 (considerando que Y*_i = Y_i + ε_i e X*_i = X_i + w_i, onde ε_i e w_i são erros de medida) retrata a possível ocorrência de erros de medida na variável dependente e nas variáveis explicativas.

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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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Q2384761

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

Q2384761 Economia

No Texto para Discussão do Ipea, é apresentada a seguinte Tabela que sumariza o resultado do teste de causalidade de Granger entre duas variáveis: Expectativa de Dívida Líquida do Setor Público (EDLSP) e a diferença da Expectativa de Superávit Primário (dESP), em que d representa a primeira diferença da série, entre janeiro de 2001 e junho de 2006.

Imagem associada para resolução da questão

As informações da Tabela permitem inferir o seguinte resultado:

A

a variável Expectativa de Superávit Primário em primeira diferença, indicado pelo “d” antes da sigla ESP (dESP), indica que essa variável possuía uma tendência determinística, e, por isso, o autor precisou estimar o teste de Causalidade de Granger com essa série em primeira diferença.

B

a rejeição da hipótese nula do teste de Causalidade de Granger, concluindo-se que a diferença da Expectativa de Superávit Primário causa, no sentido de Granger, a Expectativa de Dívida Líquida do Setor Público, e que a Expectativa de Dívida Líquida do Setor Público causa, no sentido de Granger, a diferença da Expectativa de Superávit Primário.

C

a não rejeição da hipótese nula do teste de Causalidade de Granger, concluindo-se que a diferença da Expectativa de Superávit Primário causa, no sentido de Granger, a Expectativa de Dívida Líquida do Setor Público com uma probabilidade de aproximadamente 61%.

D

a não rejeição da hipótese nula do teste de Causalidade de Granger, concluindo-se que a diferença da Expectativa de Superávit Primário não causa, no sentido de Granger, a Expectativa de Dívida Líquida do Setor Público, e que a Expectativa de Dívida Líquida do Setor Público não causa, no sentido de Granger, a diferença da Expectativa de Superávit Primário.

E

a não rejeição da hipótese nula do teste de Causalidade de Granger, concluindo-se que a diferença da Expectativa de Superávit Primário causa, no sentido de Granger, a Expectativa de Dívida Líquida do Setor Público, e que a Expectativa de Dívida Líquida do Setor Público causa, no sentido de Granger, a diferença da Expectativa de Superávit Primário.

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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

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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Q2384729

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

Q2384729 Economia

Com base em um painel balanceado, construído a partir de uma amostra representativa de trabalhadores de um dado município brasileiro entre 2015 e 2019, um pesquisador estimou duas equações por meio dos modelos de Efeitos Fixos e Aleatórios, com o objetivo de estudar os determinantes do salário real dos trabalhadores da localidade em questão.

Equação I
Imagem associada para resolução da questão

O p-valor do Teste de Hausman obtido é igual a 0,001.

Equação II
Imagem associada para resolução da questão

O p-valor do Teste de Hausman obtido é igual a 0,265.
A base de dados é composta pelas seguintes variáveis:
• salario = salário real; • exper = anos de experiência profissional;
• casado = variável dummy igual a 1 se casado e 0 caso contrário;
• sindicato = variável dummy igual a 1 se sindicalizado e 0 caso contrário; • D15,D16,D17,D18 e D19 são os efeitos fixos de cada ano no tempo;
• a_I,i e a_II,i são os efeitos fixos não observados associados aos trabalhadores das Equações I e II, respectivamente;
• ε_I,it e ε_II,it são os termos de erro das Equações I e II, respectivamente.

Com base nos resultados dos Testes de Hausman e considerando o nível de significância a 5%, conclui-se que os coeficientes

A

são não viesados, quando estimados por Efeitos Aleatórios na Equação I.

B

estimados por Efeitos Fixos são inconsistentes na Equação I.

C

estimados por Efeitos Fixos são mais viesados do que os coeficientes estimados por Efeitos Aleatórios na Equação II.

D

estimados por Efeitos Aleatórios são mais eficientes do que os coeficientes estimados por Efeitos Fixos na Equação II.

E

obtidos por Efeitos Fixos para a Equação II são mais eficientes do que os coeficientes obtidos por Efeitos Fixos para a Equação I.

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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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Q2384717

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

Q2384717 Economia

Um governo implementou um programa de treinamento para trabalhadores em uma indústria específica visando melhorar suas habilidades. Uma amostra de 6 indivíduos foi selecionada para avaliar o impacto do programa.
Os resultados de cada indivíduo i estão apresentados na seguinte Tabela:

Imagem associada para resolução da questão

Na Tabela,
• Y_i ¹ representa o resultado para o indivíduo i, caso ele participe do programa.
• Y_i ⁰representa o resultado para o indivíduo i, caso ele não participe do programa.
• D_i = 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)?

A

EMP = 2 e EMPT = 4

B

EMP = 3 e EMPT = 5

C

EMP = 4 e EMPT = 6

D

EMP = 5 e EMPT = 7

E

EMP = 6 e EMPT = 8

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Q2384696

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

Q2384696 Economia

Ruas com iluminação pública diminuem o risco de crimes, segundo experimento
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:

Imagem associada para resolução da questão

Sabe-se que, para a prefeitura, o custo de instalação de cada poste é de R$ 16,00.

Nesse contexto, conclui-se que,

A

se a instalação dos postes fosse decidida pelo mercado, teriam sido instalados 4 postes e, se houvesse coordenação, teriam sido instalados 8 postes.

B

se a instalação dos postes fosse decidida pelo mercado ou se fosse de forma coordenada, teriam sido instalados 4 postes.

C

se a instalação dos postes fosse decidida pelo mercado, teriam sido instalados 8 postes e, se houvesse coordenação, teriam sido instalados 12 postes.

D

se a instalação dos postes fosse decidida pelo mercado, teriam sido instalados 14 postes e, se houvesse coordenação, teriam sido instalados 12 postes.

E

se a instalação dos postes fosse decidida pelo mercado, teriam sido instalados 16 postes e, se houvesse coordenação, teriam sido instalados 14 postes.

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Q2382933

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

Q2382933 Economia

Considerando-se uma variável dependente binária, igual a 1 se a família é pobre e igual a 0 se a família é não pobre, define-se um modelo linear que contém variáveis, agrupadas em X, que caracterizam a família e a sua pessoa de referência, tal que:

E(Y|X) = P(Y=1|X) = Xβ + ε

Nesse contexto, conclui-se o seguinte:

A

se esse modelo for estimado por Mínimos Quadrados Ordinários, Modelo de Probabilidade Linear, não serão gerados estimadores consistentes para os β, pois apenas valores de Y = 1 são considerados.

B

se o termo de erro tem distribuição normal padrão, pode-se estimar o modelo por Mínimos Quadrados Ordinários, MQO, e fazer inferência clássica da forma usual está correto.

C

como a Var(Y|X) é constante, o estimador de Mínimos Quadrados Ordinários, MQO, é o melhor estimador linear não viesado.

D

o modelo pode ser estimado por Mínimos Quadrados Ponderados, e os pesos utilizados devem ser positivos.

E

a estimação robusta à heterocedasticidade não pode ser usada, pois não garante que a probabilidade estará entre zero e 1.

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Q2360334

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Câmara Municipal de São Paulo - SP Prova: FGV - 2024 - Câmara Municipal de São Paulo - SP - Consultor Técnico Legislativo - Economia |

Q2360334 Economia

O método de variáveis instrumentais visa a corrigir os seguintes problemas inerentes ao modelo econométrico que se deseja estimar, à exceção de um. Assinale-o.

A

Viés de omissão de variáveis relevantes.

B

Erro de medida.

C

Viés de simultaneidade em sistemas de equações simultâneas.

D

Causalidade reversa.

E

Correlação espúria.

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Q2360333

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Câmara Municipal de São Paulo - SP Prova: FGV - 2024 - Câmara Municipal de São Paulo - SP - Consultor Técnico Legislativo - Economia |

Q2360333 Economia

Suponha que um pesquisador estime o coeficiente de correlação entre renda e educação e obtenha o valor de 0,8. Se ele estimar um modelo de regressão linear simples entre essas variáveis, o coeficiente de determinação do modelo estimado será igual a

A

0,8.

B

0,64.

C

0,4.

D

0,16.

E

0,32.

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Q2228478

Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFIN de Fortaleza - CE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - SEFIN de Fortaleza - CE - Analista Fazendário Municipal - Área de Conhecimento: Ciências Econômicas/Finanças |

Q2228478 Economia

Durante uma campanha de vacinação, a secretaria de saúde de um município promoveu visitas de agentes de saúde às casas de algumas famílias a que a campanha se dirigia, a fim de informá-las a respeito dos benefícios de tomar a vacina na prevenção da contaminação e transmissão da doença em questão. Todas as características relevantes do grupo que recebeu a visita do agente de saúde são equivalentes, em média, àquelas do grupo que não recebeu essa visita. Após o fim da campanha, verificou-se que, no grupo que recebeu a visita do agente de saúde, 80% das pessoas se vacinaram. Já no grupo que não recebeu a visita, 65% das pessoas se vacinaram.
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.

Certo

Errado

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