Avaliação Final Objetiva Econometria II Uniasselvi

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14/11/2021 19:32 AVA
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GABARITO | Avaliação Final (Objetiva) - Individual Semipresencial
(Cod.:689473)
Peso da Avaliação
3,00
Prova
37868180
Qtd. de Questões
12
Acertos/Erros
11/1
Nota
10,00
Utilizou-se um exemplo prático de dados agrupados, apresentado no livro Wooldridge (2016). Esse exemplo é referente ao benefício
recebido pelo trabalhador acidentado, ou seja indenização trabalhista que no estado de Kentucky em 1980 alterou as regras de concessão do
benefício. A alteração na lei aumentou a faixa de renda beneficiada, não afetando os trabalhadores de baixa renda, por outro lado, os
trabalhadores de renda maior tem um incentivo a permanecer afastados do trabalho, recebendo indenização. Com apoio do GRETL, buscou-se
testar essa afirmação e verificar se de fato isso ocorreu. Diante do resultado apresentado, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para
as falsas: 
 
Modelo a ser estimado foi: 
ldurat = Bêta0 + delta0afchnge + Bêta 1highearn + delta 1afh*igh+u 
 
( ) Os coeficientes estimados são todos positivos, mas a variável afchnge não é estatisticamente significativa. 
( ) Como o coeficiente delta0 = 0,0077 não é estatisticamente significativo, entende-se que a alteração na regra de concessão do benefício
não afeta os trabalhadores de baixa renda. 
( ) As demais variáveis são diferentes de zero ao nível de significância 5%. 
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - V - V.
B V - F - V.
C V - V - F.
D F - F - V.
No estudo da causalidade desenvolvida por Granger (1969) indica que o futuro não pode causar o presente nem o passado. Em processos
estocásticos, é possível estabelecer uma relação de causalidade, ou seja, quando o passado causa o presente ou o futuro, chamando-se assim de
causalidade estrita. Com relação à causalidade de Granger, associe os itens, utilizando o código a seguir: 
 
I- Causalidade unidirecional. 
II- Feedback ou causalidade bilateral. 
III- Independência. 
 
( ) Tanto Y causa no sentido de Granger X, quanto X causa no sentido de Granger Y. 
( ) Quando não há efeito causal no sentido de Granger entre as variáveis. 
( ) No sentido de que Y causa no sentido de Granger X, mas X não causa no sentido de Granger Y. 
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Ingred Evelise Maurer
Ciências Econômicas (2984064) 
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Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A III - II - I.
B II - III - I.
C I - II - III.
D II - I - III.
A transformação de Koyck pode ser aplicada para estimar modelo de defasagem. O modelo de defasagens da variável explicativa
distribuídas ao longo do tempo é transformado em um modelo autorregressivo. Utilizando um banco de dados sobre o consumo pessoal per
capita (DCPC) e renda pessoal disponível per capita (RPDPD), no GRETL estima-se o modelo apresentado abaixo por mínimos quadrados
em dois estágios trabalhando a transformação de Kovck (KLEINSCHMIDT, 2019). 
 
Com as informações retiradas do Gretl, levando em consideração o cálculo da defasagem média, analise as sentenças: 
 
I- Com o valor de Lambda (0,8045) é possível obter os valores da defasagem média de 4,1151. 
II- A defasagem media indica que 50% da mudança de uma unidade da renda leva cerca de 4,11 anos para fazer efeito sobre o consumo. 
III- A defasagem média indica que 50% da mudança de uma unidade do consumo leva cerca de 4,11 anos para fazer efeito sobre a renda. 
 
Assinale a alternativa CORRETA:
A As afirmativas I e III estão corretas.
B Somente a afirmativa III está correta.
C somente a afirmativa I está correta.
D As afirmativas I e II estão corretas.
Muitas mudanças vêm ocorrendo na tecnologia, na economia, assim também na econometria. Pode-se citar alguns avanços ocorridos na
econometria, em termos de técnicas de estimação, a grande fronteira ou a fase atual do desenvolvimento da técnica econométrica. Fala-se aqui
de estimação por máxima verossimilhança, econometria bayesiana e o big data. Diante dessas informações, classifique V para as sentenças
verdadeiras e F para as falsas: 
 
( ) A estimação por máxima verossimilhança é aplicada em estimações em que o modelo clássico de regressão linear não atinge os objetivos
de gerar estimadores, consistentes, não tendenciosos e com variância mínima. 
( ) A econometria bayesiana até pouco tempo atrás tinha pouca aplicação prática, vivendo a margem da econometria clássica. Devido ao
surgimento de novos softwares ou o lançamento de novas versões de softwares tradicionais agora vem se expandindo. A chave para entender
esse campo de estudos é o Teorema de Bernoulli. 
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Ingred Evelise Maurer
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( ) Big Data pode ser definido como um conjunto de dados, cujo tamanho está além da capacidade que os tradicionais softwares de banco de
dados têm para capturar, armazenar, gerenciar e analisar. 
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - F - V.
B V - V - F.
C V - F - V.
D F - V - V.
Pode-se definir série temporal como sendo uma sequência de observações ordenadas no tempo. Após construir o banco de dados listando
frequência diária, mensal, anual entre outras de uma certa variável, tal como inflação, taxas de juros etc., é possível analisar o comportamento
da mesma ao longo do tempo. Diante dessa definição, assinale a alternativa CORRETA:
A
Outro principal componente de uma série temporal e a tendência. A tendência tem um comportamento exclusivamente ascendente e
linear.
B
O cíclico é outro componente observável na série temporal. O comportamento cíclico ocorre com a mesma periodicidade do
comportamento sazonal.
C
O último elemento que faz parte de uma série temporal é o componente irregular. A característica desse elemento é um padrão bem
definido e puramente aleatório.
D
Um dos principais componentes de uma série temporal é a sazonalidade. A sazonalidade é identificada como um padrão de repetições
periódicas.
É necessário estar diante de uma série estacionária para construirmos um modelo que proporcione reproduzir o comportamento de uma
série temporal e projetar o seu comportamento futuro. Algumas são as técnicas de estimação de séries temporais. Nesse sentido, assinale a
alternativa CORRETA:
A Processo autorregressivo de primeira ordem AR(1) consiste na fórmula 1 da figura.
B Modelo de médias móveis MA(1) consiste na fórmula 4 da figura.
C Processo ARMA (p, q) geral consiste na fórmula 3 da figura.
D Modelo de séries temporais autorregressivo integrado de médias móveis, ARIMA consiste na fórmula 2 da figura.
Uma das características que indica que uma série é estacionária é quando se faz o teste de correlograma em uma série temporal e obtem
resultado próximo de 1 nas primeiras defasagens, ou seja, autocorrelações são altas e depois decaem lentamente. Outros testes podem ser
feitos para saber se a série é estacionária ou não. Nesse sentido, analise as afirmativas a seguir: 
 
I- Em uma série estacionária não existe raiz unitária. 
II- Para estimar um processo gerador de uma série temporal não é necessário saber se essa série é estacionária. 
III- Para saber se uma série é estacionária, pode-se fazer alguns testes, dentre eles o teste de raiz unitária. 
 
Assinale a alternativa CORRETA:
A Somente a afirmativa I está correta.
B As afirmativas I e II estão corretas.
C As afirmativas I e III estão corretas.
D Somente a afirmativa III está correta.
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IngredEvelise Maurer
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Modelos painel contemplam tanto dados de corte como dados temporais. Dessa forma, a sua aplicação é muito extensa, tais como
avaliação de políticas governamentais, análise da efetividade de políticas públicas, auxílio na tomada de decisão de empresas, entre outras
aplicações. Acerca do exposto, assinale a alternativa CORRETA:
A
Os modelos painel não são possíveis de serem aplicados em um experimento natural, em que um evento externo altera o ambiente em
que os agentes econômicos atuam.
B Trabalhar com dados em painel significa analisar unidades individuais com dados de corte e séries temporais.
C
Agrupar os dados em painel é tornar a base de dados maior, aumentando os graus de liberdade e obtendo assim estimadores mais precisos
para o parâmetro do modelo econométrico.
D
Pode-se trabalhar com dados de painel empilhados, ou seja, coloca-se os dados uns sobre os outros, gerando agrupamento de dados de
corte e temporais, porque existe um acompanhamento individual de um ano para o outro.
Ao pensar em modelos econométricos, o que é lembrado de imediato são modelos com variáveis quantitativas, ou seja, situações as quais
podem ser medidas, tais como valores monetários, taxa de crescimento, entre outras situações. Na econometria existem alguns tipos especiais
de modelos econométricos que ajudam a prever a probabilidade de uma determinada escolha a ser feita, quando estão disponíveis outras
opções igualmente viáveis. Para esse tipo de modelo, trabalha-se com variáveis qualitativas ao invés de quantitativas. Com base no exposto,
associe os itens, utilizando com o código a seguir: 
 
I- Modelo Linear. 
II- Modelo Logit. 
III- Modelo Probit. 
 
( ) Utiliza distribuição normal acumulada como base de estimação, algumas vezes chamado de Normit. 
( ) Utiliza função de probabilidade acumulada e devido às complicações técnicas, não é possível estimar usando os tradicionais mínimos
quadrados ordinários, utiliza a estimação por máxima verossimilhança. 
( ) Calcula-se a probabilidade de um evento ocorrer, utilizando o método dos mínimos quadrados ponderados. 
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A II - I - III.
B II - III - I.
C I - II - III.
D III - II - I.
Na economia nos deparamos com diversas situações, como por exemplo, aumento no imposto de renda, os consumidores passarão a ter
menos renda, logo, refletirá nos seus fornecedores e automaticamente, esse aumento refletirá em toda a economia ao longo do tempo. De
acordo com Hill, Griffiths e Judge (2010), esse tipo de situação pode ser definida como defasagem ou retardamento. Para contribuir com as
projeções econômicas, economistas utilizam alguns modelos econométricos que facilitam esse estudo. Nesse sentido, assinale a alternativa
que apresenta a resposta correta:
A O método de mínimos quadrados ordinários não se enquadram para estimar modelos de defasagens distribuídas.
B A definição do número de defasagens da variável explicativa não é problema para estimar os modelos de defasagens distribuídas.
C
Caso a quantidade de defasagem escolhida seja equivocada poderá ter problemas relacionados a colinearidade entre as defasagens, na
utilização do método de Alt (1942).
D
A regressão para o modelo com defasagem, deve ser rodada até que os coeficientes de regressão das variáveis defasadas começam a
tornar-se estatisticamente significantes e ou o coeficiente de pelo menos uma das variáveis mude o sinal.
(ENADE, 2015) Sabe-se que o aumento de anos de experiência em certas atividades profissionais acarretam acréscimos salariais. Porém,
acredita-se que esses acréscimos sejam decrescentes ao longo dos anos. Para estudar esse problema, foi obtida, a partir de uma amostra
aleatória de 526 indivíduos, os dados de salário por hora (w), medidos em reais (R$), e a experiência (x), medida em anos de exercício na
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profissão. O modelo econométrico foi especificado como: 
 
W = beta0+ beta1X + beta1X2 + u; u ~N(0, sigma2) 
 
Os resultados encontrados para a estimação foram: 
 
^W = 3,73 + 0,298x - 0,0061x2 
 (0,35) (0,041) (0,0009) 
 
Nessa expressão, a probabilidade exata do teste t para cada parâmetro estimado encontra-se, respectivamente, entre parênteses (p-valor).
Considere as seguintes hipóteses: 
 
H0 = a experiência não tem efeito sobre o salário ao longo dos anos; 
H1 = a experiência tem efeito sobre o salário ao longo dos anos. 
 
Considerando o comportamento do salário em relação à experiência, tendo em conta os resultados encontrados, analise as sentenças a seguir: 
 
I- Não é possível rejeitar H0 ao nível de significância de 5%. 
II- Em face dos resultados, ao nível de significância de 1%, rejeita-se a H0. 
III- Ao serem representados graficamente os resultados acima, em que o salário por hora é função da experiência, observa-se que,
inicialmente, a experiência pode exercer uma influência crescente sobre o salário, porém, após alguns anos, passa a ser decrescente. 
 
Assinale a alternativa CORRETA:
A Somente a sentença III está correta.
B As sentenças I e II estão corretas.
C Somente a sentença I está correta.
D As sentenças II e III estão corretas.
(ENADE, 2012) Com o objetivo de captar o impacto de uma expansão do investimento público, lG, sobre o investimento privado, IP,
optou-se por estimar a equação ln(IP )t = beta1 + beta2.rt + beta3.ln(IG)t + ut, em que rt é a taxa de juros de mercado, beta1, beta2 e beta3 são
os coeficientes da regressão e ut é o termo de erro aleatório, com média zero e variância constante. A partir de uma amostra de 33 observações
temporais para um dado país, foram encontrados os seguintes resultados, usando-se o método de mínimos quadrados ordinários. Observa-se
que, entre parênteses, estão os erros-padrão dos coeficientes estimados; S2 é a variância estimada da regressão; SQT é a soma dos quadrados
totais; F é a estatística F da regressão; t30;0,025 é o valor crítico de uma distribuição t com 30 graus de liberdade e 5% de significância. Com
base no que se conclui com a interpretação da equação de regressão estimada, assinale a alternativa CORRETA:
A
Um aumento de 1 ponto percentual na taxa de juros produz um aumento de 0,35% no investimento privado, que é significante ao nível
de 5% de significância.
B 45% das variações do investimento privado são, com base nessa amostra, explicadas pelo modelo.
C
O impacto produzido pelo investimento público sobre o investimento privado é estatisticamente significante ao nível de 95% de
confiança.
D A soma dos quadrados dos resíduos do modelo é igual a 16,5.
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