Prova 01 (parcial 01_02) - Econometria I

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MELISSA RUBIO ORTIZ FERREIRA <melissa.ferreira@esags.edu.br>
Prova 01 (parcial 01/02) - Econometria I 
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Econometria I
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Prova 01 (parcial 01/02) - Econometria I
Dados econômicos, Regressão linear simples e múltipla (Pontos:3,0)
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MELISSA RUBIO ORTIZ FERREIRA
Questões objetivas
(INEP) 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 
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básico e o valor 0 para as demais internações. Considerando as informações 
apresentadas, assinale a opção correta. *
O coeficiente R-quadrado encontra-se abaixo de 30%, o que significa que o modelo deve ser
descartado.
As internações causadas pela deficiência de saneamento básico tendem a gerar um aumento
de 1,96% nos gastos de saúde.
A média de dias de internação para mulheres é estatisticamente maior que a de internação
para homens.
A variável idade não é estatisticamente significativa para explicar o número de dias de
internação.
O teste F mostra que as variáveis explicativas conjuntamente são estatisticamente
significativas para explicar o número de dias de internação.
(INEP) Sabe-se que o aumento de anos de experiência em certas atividades 
profissionais acarreta 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 profissão. O modelo econométrico foi especificado conforme 
Equação 01. 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, avalie as afirmações 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 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. É correto o que se afirma em: *
I, apenas.
III, apenas.
I e II, apenas.
II e III, apenas
I, II e III.
(INEP/Adaptada) Os dados econômicos são de vários tipos. Embora alguns 
métodos econométricos possam ser aplicados com pouca ou nenhuma 
modificação para muitos tipos diferentes de informações, as características 
especiais de alguns dados devem ser consideradas ou deveriam ser exploradas. 
Conjuntos de dados que envolvam uma dimensão temporal, como os dados de 
séries temporais e em painel, requerem tratamento especial em razão da 
correlação através do tempo de muitas séries temporais. Outras questões, como 
tendências e sazonalidade, surgem na análise de séries temporais, mas não na 
análise de dados de corte transversal (WOOLDRIDGE, 2019). Sendo assim, no que 
tange à estrutura dos dados econômicos, leia o texto a seguir, analise o modelo 
econométrico e complete a lacuna desse texto: A utilização de (1) 
____________________________ para a análise de políticas públicas tornou-se 
bastante comum recentemente, dada a disponibilidade de informações para anos 
consecutivos de variáveis de interesse. Ainda que se faça uma análise para apenas 
dois períodos, no que se refere à variável dependente, a existência de informações 
anuais para vários períodos consecutivos das variáveis explicativas permite a 
utilização de modelos de defasagem distribuída. Para a análise da ocorrência de 
crimes e da influência das prisões, foi realizado um estudo na Noruega com dados 
para 53 distritos policiais, tendo sido medida a taxa de crimes (crime) para os anos 
1972 e 1978. A variável explicativa foi definida como a porcentagem dos crimes 
que resultaram em prisão (pcp). O modelo com controle para efeitos fixos foi 
especificado conforme Equação 01. Utilizando-se a primeira diferença da equação 
01, a estimação resultou na Equação 02. Sendo assim, qual estrutura de dados 
econômicos apresentada nas alternativas a seguir preenche corretamente a 
lacuna (1) do texto? *
Dados em painel
Dados de corte transversal
Dados cross-section
Dados de séries temporais
Dados transversais agrupados.
(MP-RO/2005) Considere os dados amostrais de um estudo da relação entre o 
número de anos que os candidatos a empregos em um determinado banco 
comercial estudaram inglês na faculdade e as notas obtidas em um teste de 
proficiência nessa língua (ver Tabela 01). Com base nessas informações, a reta de 
mínimos quadrados que melhor explica a relação entre o número de anos de 
estudo e a nota do teste de inglês é igual a: *
y = 1,33 + 3,56x;
y = 2,25 + 1,32x;
y = 6,97 + 3,56x;
y = 35,32 + 10,9x;
y = 254,56 + 13,3x.
(FCC/2005/Adaptada) Uma empresa com a finalidade de determinar a relação 
entre os gastos anuais com propaganda (X), em R$ 1000,00, e o lucro bruto anual 
(Y), em 1000,00, optou por utilizar o modelo linear simples Y(i) = a + bX(i) + e(i), em 
que Y(i) é o valor do lucro bruto auferido no ano (i), X(i) é o valor do gasto com 
propaganda no ano (i) e e(i) o erro aleatório com as respectivas hipóteses 
consideradas para a regressão linear simples. Considerou, para o estudo, as 
seguintes informações referentes às observações dos últimos 10 anos da 
empresa (ver Figura 01): Montando o quadro de análise de variância (ANOVA), tem-
se que: *
a variação total apresenta um valor de 62,5.
a variação explicada, fonte de variação devido à regressão, apresenta um valor igual a 80.
Dividindo a variação residual pela variação total, obtemos o coeficiente de determinação (R²).
o valor da estatística F necessária para o teste da existência da regressão é igual ao
quociente da divisão da variação explicada pela variação residual.
a variação residual apresenta um valor igual a 17,5.
(MPU/2004/Adaptada) Em um estudo controlado em que o interesse concentra-se 
no desgaste de pneus testaram-se um certo número de marcas obtendo-se os 
resultados constantes da tabela de análise de variância dada na Tabela 01 (ANOVA 
- incompleta) seguir. Assinale a opção que dá o valor da estatística F utilizada para 
testar a hipótese de igualdade de médias das marcas: *
F = 2
F = 12
F = 10
F =20
F = 72
O gráfico da variável X contra os resíduos a seguir foi obtido pela regressão linear 
simples Y = a + bX + u, (onde a e b são coeficientes a serem estimados e u são 
erros aleatórios). O exame do gráfico sugere: *
Resíduos e X não se correlacionam
A relação entre Y e X é senóide
O número de observações é insuficiente para a estimação dos coeficientes.
Pode haver problemas de heterocedasticidade na estimação
Há autocorrelação dos resíduosSupondo que os salários (salary) dos CEOs estejam relacionados às vendas das 
empresas (sales) e à permanência dos CEOs nas empresas (ceoten) pela seguinte 
Equação 01. O quadro a seguir refere-se aos resultados obtidos pela regressão do 
seguinte modelo de regressão múltipla (com k = 3) mediante o software Gretl e 
base de dados de Wooldridge (CEOSAL^2): Com base nesses resultados, assinale 
a alternativa ERRADA: *
O coeficiente de determinação é igual a 0,324100
Existe uma relação não linear entre o log dos salários dos CEOs e as idade deles.
Não faz sentido medir o efeito permanência dos CEOs nas empresas (ceoten) sobre o log dos
salários mantendo, ao mesmo tempo ceoten^2 fixo, porque se ceoten varia, então ceoten^2
deve variar.
O teste t sugere que os parâmetros estimados são diferentes de zero.
O teste F mostra que as variáveis explicativas conjuntamente não são estatisticamente
significativas para explicar os salários dos CEOs.
Um cientista de dados está investigando o consumo de energia elétrica, em que as 
variáveis independentes são a quantidade de lâmpadas, a quantidade de chuveiros 
e a quantidade de aparelhos eletrônicos ligados na tomada. O modelo de 
regressão múltipla com essas três variáveis independentes e uma variável 
dependente apresentou os seguintes resultados. Com base nesses resultados, 
qual é o valor do coeficiente de correlação? *
0,9879.
0,9939.
0,9088
1,6201.
0,916666
O que é Econometria? Cite um exemplo de um modelo econométrico com 
regressão linear múltipla (hipótese, função ou equação, definição das variáveis 
dependente e explicativas). *
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