Econometria - Prova 2 bimestre

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MELISSA RUBIO ORTIZ FERREIRA <melissa.ferreira@esags.edu.br>
Econometria - Prova 2º bimestre 
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MELISSA RUBIO ORTIZ FERREIRA
Prova Tipo A
(ENADE/2018/Adaptada) Com o objetivo de entender o impacto das internações 
causadas pela falta de saneamento básico, um pesquisador estimou o modelo 
apresentado na tabela a seguir, usando a quantidade de dias de internação de uma 
amostra de 7 260 pacientes do Sistema Único de Saúde como variável explicada. 
As variáveis explicativas são: (i) gênero do paciente, binária em que é 1 é utilizado 
para identificar as mulheres e 0 para identificar os homens; (ii) idade do paciente 
em anos de vida; e (iii) motivo da internação, também binária, em que recebe o 
valor 1 para identificar internações que são causadas por problemas de 
saneamento básico e o valor 0 para as demais internações. *
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdqa6xGqPUeFm2UOrvqmOJp7tmMrLdCSX-A3-0ZdsDwEUBrAg/viewform?usp=mail_form_link
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A variável idade é estatisticamente significativa para explicar o número de dias de internação.
As internações causadas pela deficiência de saneamento básico tendem a gerar um aumento
de 1,96% nos gastos de saúde.
O coeficiente R-quadrado encontra-se abaixo de 30%, o que significa que o modelo deve ser
descartado.
O teste F mostra que as variáveis explicativas conjuntamente não são estatisticamente
significativas para explicar o número de dias de internação.
A média de dias de internação para mulheres é estatisticamente maior que a de internação
para homens.
Um econometrista interessado em compreender os fatores que influenciam os 
preços dos imóveis numa determinada cidade obteve os seguintes resultados de 
uma regressão auxiliar: Considere: v4 = lotsize (tamanho do terreno); v5 = sqrft 
(tamanho do imóvel); v3 = bdrms (número de dormitórios). Provavelmente essa 
regressão auxiliar foi estima com o objetivo de testa a presença ou ausência de: *
heterocedadesticide
multicolinearidade
autocorrelação de ordem 1
normalidade dos resíduos
autocorrelação de ordem 2
(ANAC/Economista – 2007) Considere a equação Y(i) = α + βX(i) + δW(i) + e(i), em 
que a, b e g sejam estimadores de mínimos quadrados ordinários de α, β e δ, 
respectivamente e e(i) um termo de erro. Assinale a alternativa NÃO está correta: *
De acordo com o teorema de Gauss-Markov, se todas as hipóteses básicas do modelo de
regressão linear forem satisfeitas, α, β e δ serão os melhores entre todos os estimadores
lineares não tendenciosos.
X e W não devem ser correlacionados entre si, caso contrário, ocorrerá multicolinearidade.
caso exista correlação entre um dos regressores e o termo de erro, os estimadores serão
tendenciosos.
se os erros forem autocorrelacionados, os estimadores serão tendenciosos
caso o valor esperado de e(i) não seja nulo, os parâmetros poderão ser tendenciosos.
(ANPEC 2012/Q11/Adaptada) Leia o texto a seguir para assinalar a alternativa 
INCORRETA: *
A alta correlação populacional entre P e S dará origem ao problema conhecido como
multicolinearidade.
A multicolinearidade perfeita impede que os estimadores de MQO sejam obtidos, pois a matriz
X΄X deixa de ser invertível.
Por conta da multicolinearidade imperfeita podem-se inflar as variâncias dos estimadores dos
coeficientes angulares fazendo com que os coeficientes sejam não significativos
individualmente (via teste t), mas significativos conjuntamente (via teste F).
Se ao invés de uma alta correlação populacional entre P e S, houvesse uma alta correlação
populacional entre A e P ou entre A e S, o problema de multicolinearidade seria ainda pior.
A multicolinearidade ocorre quando há alta correlação entre variáveis explicativas, não entre
as variáveis explicativas e a explicada.
Um pesquisador interessado em compreender os fatores que influenciam os 
preços dos imóveis numa determinada cidade obteve os seguintes resultados de 
uma regressão obtida pelo método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO): 
Analise os resultados para assinalar a alternativa correta: *
Os resíduos são normalmente distribuídos
O p-valor do Teste da normalidade dos resíduos igual a 0,213839% sugere que é possível
rejeitar a hipótese nula de que os resíduos são normalmente distribuídos.
O p-valor do Teste da normalidade dos resíduos igual a 0,00213839% sugere que não é
possível rejeitar a hipótese nula de que os resíduos são normalmente distribuídos, ao nível de
siginificância de 1%.
O p-valor do Teste da normalidade dos resíduos igual a 0,00213839% sugere que não é
possível rejeitar a hipótese nula de que os resíduos são normalmente distribuídos, ao nível de
siginificância de 5%.
O p-valor do Teste da normalidade dos resíduos igual a 0,00213839% sugere que não é
possível rejeitar a hipótese nula de que os resíduos são normalmente distribuídos, ao nível de
siginificância de 10%.
(ANPEC 2003/Q05/Adaptada) Com relação a testes de hipótese, é ERRADO afirmar 
que: *
O p-valor de um teste representa a probabilidade de aceitação da hipótese nula.
O nível de significância de um teste é a probabilidade de se cometer o erro tipo I.
O nível de significância do teste de hipóteses é escolhido e fixado pelo pesquisador.
Em um modelo de regressão linear utiliza-se um teste bilateral para verificar se determinado
coeficiente é estatisticamente diferente de zero.
Com o aumento da amostra podemos reduzir a probabilidade do erro tipo II (aumentando o
poder do teste), sem precisar aumentar a probabilidade do erro tipo I (nível de significância).
a) Explique o que é heterocedasticidade; b) Comente suas causas; c) os testes 
existentes; d) formas de correção; e) Represente graficamente. (Ver GUJARATI; 
Capítulo 11; WOOLDRIDGE, Capítulo 8 e/ou Apostila FGV, Capítulo 8). *
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Quando utilizamos um modelo de regressão que envolve o uso de séries 
temporais, pode acontecer que se verifique uma mudança estrutural na relação 
entre o regressando e os regressores. Por mudança estrutural entendemos que os 
valores dos parâmetros do modelo não se mantêm iguais durante todo o período 
de tempo. Às vezes, a mudança estrutural decorre de forças externas (por 
exemplo, os embargos do petróleo impostos pela Opep em 1973 e 1979 ou a 
Guerra do Golfo de 1990-1991) ou por mudanças na política econômica (como a 
passagem de um sistema de câmbio fixo para outro de taxa flutuante por volta de 
1973) ou por ações tomadas pelo Congresso (como as mudanças tributárias 
promovidas pelo presidente Reagan ou alterações do salário mínimo) ou várias 
outras causas. Como podemos verificar que ocorreu, de fato, uma mudança 
estrutural? *
Teste de Chow
Teste de Jarque-Bera
Teste de Reagan
Teste de Breusch-Godfrey
Teste de Breush-Pagan
Leia o texto a seguir para assinalar a alternativa que apresenta a sequência correta 
do julgamento das afirmações I; II; III e IV: *
V; V; V; V
V; F; V; F
F; V; V; F
V; V; F; F
F; F; F; F
Considere o modelo econométrico a seguir: Sendo LQt^d o logaritmo da 
quantidade vendida de diesel; LP_t o preço do diesel; LY_t é o logaritmo da renda. 
Analise os resultados da regressão a seguir para assinalar a alternativa correta: *
Os resultados da regressão mostram que a constante e os parâmetros associados as
variáveis preço e renda não são estatisticamente significativos, pois os respetivos P-valor são
iguais a zero.
Os sinais dos parâmetros preço e renda têm os sinais esperados pela teoria econômica.
Infelizmente o modelo como um todo não está bem ajustado, pois seu R2 é de apenas
0,9106%.
A estatística Durbin-Watson(d=1,339555) sugere problema de multicolinearidade.
A elasticidade renda é igual a -0,3688. Ou seja, o aumento de 1% na renda do consumidor
provoca uma queda de 0,3688% na demanda por diesel.
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