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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.

Nesse contexto, verifica-se que
Considere o seguinte sistema de equações, em suas respectivas formas estruturais:
qd = α1p +α2z + α3y + ε1 (demanda)
qs = β1p + ε2 (oferta)
qd = qs (equilíbrio),
onde qd é a quantidade demandada de um bem; qs 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,
• 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?
Yt = 3 + 0,5Yt-1 + ut ,
onde E(ut) =0 e Var(ut) = 6. Assuma, também, que ut e Yt-1 são independentes.
Nesse cenário, qual é a variância de Yt?
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:
Yi = 60 + 5Xi + 8Di + ϵi ,
onde
• Yi é o desempenho no teste para o indivíduo i;
• Xi é o número de horas de estudo para o indivíduo i;
• Di é uma variável indicadora que vale 1 se Xi > 5 horas e 0 caso contrário para o indivíduo i;
• ϵi 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
Equação I

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

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;
• aI,i e aII,i são os efeitos fixos não observados associados aos trabalhadores das Equações I e II, respectivamente;
• εI,it e εII,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
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
Os resultados de cada indivíduo i estão apresentados na seguinte Tabela:

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

Sabe-se que, para a prefeitura, o custo de instalação de cada poste é de R$ 16,00.
Nesse contexto, conclui-se que,
Uma das características mais marcantes da economia brasileira é o seu elevado grau de desigualdade de renda, embora de comportamento variável. De fato, é possível identificar, durante o último quarto de século, três períodos com dinâmicas inteiramente distintas: (a) de 1981 a 1989, em que houve um contínuo crescimento do grau de desigualdade; (b) de 1989 a 1993, caracterizado por uma alta volatilidade e por um pico da desigualdade; e (c) de 1993 a 2005, marcado por um persistente declínio do grau de desigualdade. Nesse último longo período é possível destacar, ainda, o último quinquênio (2001-2005) como um período de nítida aceleração na queda de desigualdade de renda, como mostram pesquisas do Ipea.
FERREIRA, F. et al. Ascensão e queda da desigualdade de renda no Brasil: uma atualização para 2005. In: BARROS, L. et al. (org.). Desigualdade de renda no Brasil: uma análise da queda recente. Brasília, DF: Ipea, v. 1, 2006, p. 359. Adaptado.
No terceiro período mencionado no texto, identifica-se como um fator responsável pela redução da desigualdade de renda a(o)
Logo, o(a)
Nesse contexto, verifica-se que o(a)
Em uma situação como essa, a empresa NÃO
Sendo assim, conclui-se que, caso as empresas
Após negociarem até alcançarem uma alocação de bens eficiente, no sentido de Pareto, a distribuição final de arroz e feijão, entre as pessoas W e Y, é representada por um ponto na caixa como
Nessas condições, um
I - North American Free Trade Agreement (NAFTA)
II - Mercado Comum do Sul (Mercosul)
III - União Europeia
IV - Zona do Euro
P - União aduaneira
Q - Área de livre-comércio
R - Acordo de preferências comerciais
S - Mercado comum
T - União monetária
As associações corretas são: