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Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |
Q2384796
Economia
Os estimadores de painel dinâmico Arellano–Bond, Arellano–Bover e Blundell–Bond têm sido cada vez mais utilizados em pesquisas aplicadas na área de economia.
No entanto, a utilização desses estimadores deve considerar que, se a unidade temporal (T) é grande e a unidade de corte (í) é pequena, significando muitos períodos de tempo e poucos indivíduos, então
No entanto, a utilização desses estimadores deve considerar que, se a unidade temporal (T) é grande e a unidade de corte (í) é pequena, significando muitos períodos de tempo e poucos indivíduos, então
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |
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
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
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação |
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:
Dentre os passos listados abaixo, aquele que NÃO faz parte dos passos para realizar a meta-análise é o seguinte:
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Políticas Públicas e Sustentabilidade |
Q2384791
Economia
A bioeconomia representa o uso sustentável de recursos biológicos para produzir bens e serviços. Ela estimula a inovação e o desenvolvimento de tecnologias que exploram a diversidade biológica para atender às necessidades humanas de forma eficiente e responsável.
Exemplifica-se como aplicação do conceito de bioeconomia a(o)
Exemplifica-se como aplicação do conceito de bioeconomia a(o)
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,
Na Economia Circular,
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)
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)
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
Na interpretação desses critérios de seleção, verifica-se que
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:
No caso específico dos processos ARMA, eles devem atender às seguintes condições:
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 Economia Ecológica difere da abordagem da Economia Ambiental, visto que a Economia Ecológica
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:
As duas formas distintas utilizadas para a transformação de uma série não estacionária em uma série estacionária são:
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
Sendo assim, a
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
O filtro HP
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
Quando um processo estocástico possui suas média, variância e autocovariância constantes ao longo do tempo, diz-se que este é um processo estocástico
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,
Nesses modelos,
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
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
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
Yi = β1 + β2Xi + β3X2i + β4 X3i + u1i , 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):
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
Yi = β1 + β2Xi + β3X2i + β4 X3i + u1i , 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):
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
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:
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:
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:
As formas mais utilizadas para testar a existência de cointegração entre as séries são:
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.
As informações da Tabela permitem inferir o seguinte resultado:
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
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
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