Questões UFPR 2023 para Ciências Econômicas

Q3625398

Ano: 2023 Banca: NC-UFPR Órgão: UFPR Prova: NC-UFPR - 2023 - UFPR - Ciências Econômicas |

Q3625398 Economia

O estimador de mínimos quadrados ordinários é:

A

o melhor estimador linear não tendencioso de variância mínima.

B

o melhor estimador linear tendencioso de variância mínima.

C

o melhor estimador linear não tendencioso de variância constante.

D

o melhor estimador linear tendencioso de variância constante.

E

o melhor estimador linear não tendencioso de variância média.

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Q3625399

Ano: 2023 Banca: NC-UFPR Órgão: UFPR Prova: NC-UFPR - 2023 - UFPR - Ciências Econômicas |

Q3625399 Economia

O índice de Gini é:

A

um estimador linear não tendencioso de variância constante.

B

uma medida de dispersão relativa.

C

uma medida de tendência central.

D

uma medida de dispersão ponderada.

E

uma medida de tendência relativa.

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Q3625400

Ano: 2023 Banca: NC-UFPR Órgão: UFPR Prova: NC-UFPR - 2023 - UFPR - Ciências Econômicas |

Q3625400 Economia

O índice de preços de Laspeyres é:

A

um índice geral de preços que se obtém calculando a média aritmética dos preços relativos de um conjunto de n mercadorias.

B

um índice de preços para um conjunto de n mercadorias em um período t, calculado através da média ponderada dos preços relativos dessas mercadorias, utilizando, como fatores de ponderação, os valores monetários das quantidades de cada mercadoria vendida no período t, considerando os preços do período-base.

C

um índice de preços para um conjunto de n mercadorias em um período t, calculado através da média ponderada dos preços relativos dessas mercadorias, utilizando, como fatores de ponderação, os valores monetários das quantidades de cada mercadoria vendida no período base, considerando o preço também no período-base.

D

um índice de preços para um conjunto de n mercadorias em um período t, calculado através da média geométrica entre o índice de preços de Paasche e o índice de preços de Fisher.

E

um índice de preços para um conjunto de n mercadorias em um período t, calculado através da média aritmética entre o índice de preços de Paasche e o índice de preços de Fisher.

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Q3625401

Ano: 2023 Banca: NC-UFPR Órgão: UFPR Prova: NC-UFPR - 2023 - UFPR - Ciências Econômicas |

Q3625401 Economia

Considere a seguinte afirmação: multicolinearidade, heterocedasticidade e autocorrelação nos resíduos violam hipóteses diferentes, mas as violações dessas hipóteses proporcionam um problema comum. Considerando as informações apresentadas, assinale a alternativa correta.

A

A afirmação é falsa, pois a multicolinearidade nem é um problema estatístico, a heterocedasticidade torna o estimador de mínimos quadrados ordinário viesado, e a autocorrelação nos resíduos infla a variância afetando os testes estatísticos tornando mais difícil rejeitar a hipótese nula.

B

A afirmação é verdadeira. A multicolinearidade, heterocedasticidade e autocorrelação nos resíduos violam hipóteses diferentes, mas o estimador de mínimos quadrados ordinários deixa de ser tendencioso.

C

A afirmação é falsa, pois a multicolinearidade nem é um problema estatístico, a heterocedasticidade torna o estimador de mínimos quadrados ordinário, deixa de ter a variância mínima e a autocorrelação nos resíduos faz o estimador de mínimos quadrados ordinários deixar de ser não tendencioso.

D

A afirmação é verdadeira, pois a multicolinearidade, a heterocedasticidade e a autocorrelação nos resíduos, apesar de violar hipóteses diferentes, acabam inflando a variância e o estimador de mínimos quadrados ordinários deixa de ser eficiente. Como consequência, torna-se mais difícil rejeitar a hipótese nula.

E

A afirmação é verdadeira, pois a multicolinearidade, a heterocedasticidade e a autocorrelação nos resíduos fazem o estimador de mínimos quadrados ordinários deixar de ser não tendencioso.

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Q3625402

Ano: 2023 Banca: NC-UFPR Órgão: UFPR Prova: NC-UFPR - 2023 - UFPR - Ciências Econômicas |

Q3625402 Economia

Considere a seguinte afirmação: a armadilha da variável binária impossibilita a estimação dos parâmetros da regressão linear múltipla. Considerando as informações apresentadas, assinale a alternativa correta.

A

A afirmação é falsa, pois a armadilha da variável binária causa somente a inflação da variância dos parâmetros estimados.

B

A afirmação é verdadeira, pois a armadilha da variável binária torna o estimador de mínimos quadrados tendencioso.

C

A afirmação é falsa, pois a armadilha da variável binária é um problema de especificação e não afeta a estimação dos parâmetros.

D

A afirmação é verdadeira, pois a armadilha da variável binária causa o problema de multicolinearidade perfeita entre as variáveis explicativas.

E

A afirmação é falsa, pois a armadilha da variável binária não é um problema para a estimação dos parâmetros da regressão linear múltipla.

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Q3625403

Ano: 2023 Banca: NC-UFPR Órgão: UFPR Prova: NC-UFPR - 2023 - UFPR - Ciências Econômicas |

Q3625403 Economia

Considere a seguinte situação: estimou-se uma equação de regressão linear com constante e duas variáveis explicativas X2 e X3. O termo estocástico segue uma distribuição normal com média igual a zero e variância constante. A variável dependente Y é a única variável estocástica. Foi utilizada uma base de dados com 10 observações para estimar o modelo econométrico e alguns dos resultados são apresentados na tabela 1.

Imagem associada para resolução da questão

O valor do t crítico para 7 graus de liberdade do resíduo e 5% de significância é igual a 1,895.

Considerando as informações apresentadas, assinale a alternativa correta.

A

Os três parâmetros estimados da regressão linear em questão não são significativos a 5% de significância porque os valores do t calculado são todos menores que 5.

B

Os três parâmetros estimados na regressão linear são significativos a 5% de significância, pois os p-valor são todos menores que 5.

C

O parâmetro associado à variável X3 é significativo a 5% de significância porque o valor do t crítico é maior que o valor do t calculado.

D

O parâmetro associado à variável X2 não é significativo a 5% de significância porque o valor do t calculado é menor do que o valor do t crítico.

E

Somente o intercepto e o parâmetro estimado associado à variável X2 são significativos a 5% de significância porque os seus respectivos valores de t calculados em módulo são maiores do que o valor do t crítico.

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Q3625404

Ano: 2023 Banca: NC-UFPR Órgão: UFPR Prova: NC-UFPR - 2023 - UFPR - Ciências Econômicas |

Q3625404 Economia

Considere a seguinte situação: estimou-se uma equação de regressão linear com constante e duas variáveis explicativas X2 e X3. O termo estocástico segue uma distribuição normal com média igual a zero e variância constante. A variável dependente Y é a única variável estocástica. Foi utilizada uma base de dados com 10 observações para estimar o modelo econométrico. Os resultados da análise da variância da regressão linear estimada são apresentados no quadro 1.
Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

O valor do F crítico para 2 e 7 graus de liberdade da regressão e do resíduo, respectivamente, e 5% de significância é igual a 4,737.
Considerando as informações apresentadas, assinale a alternativa correta.

A

Rejeita-se a hipótese nula de que os três parâmetros estimados da regressão linear sejam iguais a zero conjuntamente em favor da hipótese alternativa de que todos os parâmetros estimados da regressão linear sejam diferentes de zero conjuntamente com 5% de significância.

B

Não se rejeita a hipótese nula de que os três parâmetros estimados da regressão linear sejam iguais a zero conjuntamente em favor da hipótese alternativa de que todos os parâmetros estimados da regressão linear sejam diferentes de zero conjuntamente com 5% de significância.

C

Rejeita-se a hipótese nula de que os coeficientes angulares estimados da regressão linear associados às variáveis explicativas sejam iguais a zero conjuntamente em favor da hipótese alternativa de que todos os coeficientes angulares estimados da regressão linear associados às variáveis explicativas sejam diferentes de zero conjuntamente com 5% de significância.

D

Não se rejeita a hipótese nula de que os coeficientes angulares estimados da regressão linear associados às variáveis explicativas sejam iguais a zero conjuntamente em favor da hipótese alternativa de que todos os coeficientes angulares estimados da regressão linear associados às variáveis explicativas sejam diferentes de zero conjuntamente com 5% de significância.

E

Este resultado indica que se o teste F é significativo, todos os testes t dos parâmetros individuais deveriam necessariamente ser significativos.

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Q3625405

Ano: 2023 Banca: NC-UFPR Órgão: UFPR Prova: NC-UFPR - 2023 - UFPR - Ciências Econômicas |

Q3625405 Economia

Considere a seguinte situação: seja uma equação de regressão linear múltipla estimada com testes t e F significativos a 5%. Calcule o intervalo de confiança da previsão média. Assinale a alternativa correta.

A

Se os valores máximos observados das variáveis explicativas são utilizados para o cálculo da previsão média, o intervalo de confiança será de tamanho máximo possível para qualquer nível de confiança.

B

Se os valores mínimos observados das variáveis explicativas são utilizados para o cálculo da previsão média, o intervalo de confiança será de tamanho mínimo possível para qualquer nível de confiança.

C

Se as medianas das variáveis explicativas são utilizadas para o cálculo da previsão média, o intervalo de confiança obtido será o de menor tamanho ou amplitude possível para qualquer nível de confiança.

D

Se os valores médios das variáveis explicativas são utilizados para o cálculo da previsão média, o intervalo de confiança obtido será de tamanho médio ou amplitude média para qualquer nível de confiança.

E

Se os valores médios das variáveis explicativas são utilizados para o cálculo da previsão média, o intervalo de confiança obtido será o de menor tamanho ou amplitude possível para qualquer nível de confiança.

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Q3625406

Ano: 2023 Banca: NC-UFPR Órgão: UFPR Prova: NC-UFPR - 2023 - UFPR - Ciências Econômicas |

Q3625406 Economia

O coeficiente de determinação é um índice de bondade do ajuste da regressão linear estimada indicando o quanto da variação da variável dependente é explicada pela variável explicativa ou pelas variáveis explicativas por meio da equação de regressão estimada. Considerando as informações apresentadas, assinale a alternativa correta.

A

O coeficiente de determinação é calculado através da razão entre a soma de quadrados da regressão média e a soma de quadrados residual média da regressão estimada.

B

O coeficiente de determinação é calculado através da razão entre a soma de quadrados da regressão média e a soma de quadrados total médio da regressão linear estimada.

C

O coeficiente de determinação é calculado através da razão entre a soma de quadrados da regressão e a soma de quadrados residual da regressão linear estimada.

D

O coeficiente de determinação é calculado através da razão entre a soma de quadrados residual e a soma de quadrados total da regressão linear estimada.

E

O coeficiente de determinação é calculado através da razão entre a soma de quadrados da regressão e a soma de quadrados total da regressão estimada.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q3625407

Ano: 2023 Banca: NC-UFPR Órgão: UFPR Prova: NC-UFPR - 2023 - UFPR - Ciências Econômicas |

Q3625407 Economia

Do ponto de vista econômico, duas variáveis serão cointegradas se tiverem uma relação de longo prazo, ou de equilíbrio, entre elas. Considerando as informações apresentadas, assinale a alternativa correta.

A

No modelo de cointegração simples ou multivariada, tanto as variáveis como os resíduos devem ter uma raiz unitária.

B

No modelo de cointegração simples ou multivariada, as variáveis e os resíduos devem ser integradas de ordem zero.

C

No modelo de cointegração simples ou multivariada, as variáveis devem ser integradas de ordem zero e os resíduos integrados de ordem um.

D

No modelo de cointegração simples ou multivariada, as variáveis devem ser integradas de ordem um e os resíduos integrados de ordem zero.

E

No modelo de cointegração simples ou multivariada, as variáveis e os resíduos devem ser integradas de ordem um.

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Questões de Vestibular UFPR 2023 para Ciências Econômicas

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