Econometria I (ECN10))Final (Discursiva)

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04/08/2020 UNIASSELVI - Centro Universitário Leonardo Da Vinci - Portal do Aluno - Portal do Aluno - Grupo UNIASSELVI
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Acadêmico: Cláudia Bueno (1480453)
Disciplina: Econometria I (ECN10)
Avaliação: Avaliação Final (Discursiva) - Individual FLEX ( Cod.:515102) ( peso.:4,00)
Prova: 17941520
Nota da Prova: -
1. Uma vez escolhido o modelo econométrico, coletado os dados e encontrado os resultados através do uso de um
software, é hora de realizar uma série de testes estatísticos para dar robustez ou apontar limitações dos resultados
oriundos de sua pesquisa. Dois testes estatísticos frequentemente utilizados na análise dos resultados dos
modelos de regressão linear são o coeficiente de determinação e o coeficiente de determinação ajustado. Disserte
sobre esses dois testes explicando a finalidade de utilizá-los.
Resposta Esperada:
O coeficiente de determinação é um teste que mostra o poder que as variáveis explicativas têm de explicar a variável
explicada, ou seja, indica o poder de explicação do modelo. Já coeficiente de determinação ajustado é um teste
utilizado para comparar o poder de explicação entre dois modelos de regressão, de forma que consiste mais em um
teste de especificação do modelo, ou seja, apesar dos nomes parecidos são testes totalmente diferentes.
2. Os modelos de regressão linear são baseados em hipóteses que, ao estarem presentes no modelo, permitem
estimar parâmetros que carregam as propriedades estatísticas desejáveis de consistência, eficiência e ausência de
tendenciosidade. Entretanto, nem sempre estas hipóteses se confirmam. Explique o que são os problemas de
heterocedasticidade e autocorrelação que podem ocorrer em seu modelo.
Resposta Esperada:
A autocorrelação significa a correlação de uma variável com valores defasados dela mesma (correlação de xt e xt-1).
Desta forma, enquanto a multicolinearidade e a heteroscedasticidade podem ocorrer tanto em dados de corte quanto
em séries temporais, a correlação serial ou autocorrelação ocorre exclusivamente em séries de tempo.
A heteroscedasticidade significa que a variância pode ser diferente entre as observações. Dito de outra forma, no caso
de um exemplo simples de renda (variável explicativa) e consumo (variável dependente) à medida que estas se
tornam cada vez maiores, fica mais difícil prever uma em função da outra, porque a variabilidade ou dispersão se torna
cada vez maior.
A seguir, a complementação da resposta utilizando a ferramenta matemático para o caso da variância: