econometria questionario III

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Curso
	ECONOMETRIA
	Teste
	QUESTIONÁRIO UNIDADE III
	Iniciado
	06/04/22 16:05
	Enviado
	06/04/22 16:11
	Status
	Completada
	Resultado da tentativa
	0,4 em 4 pontos  
	Tempo decorrido
	6 minutos
	Resultados exibidos
	Todas as respostas, Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários, Perguntas respondidas incorretamente
· Pergunta 1
0 em 0,4 pontos
	
	
	
	Algumas vezes trabalhamos com dados não ajustados, e é bom sabermos se existem métodos simples para tratar a sazonalidade em modelos de regressão. Geralmente, podemos incluir um conjunto de variáveis dummy sazonais para explicar a sazonalidade na variável dependente, nas variáveis independentes, ou em ambas.
 
A abordagem é simples. Suponha que temos dados mensais e que entendemos padrões sazonais dentro de um ano como razoavelmente constantes ao longo do tempo. Por exemplo, já que o Natal ocorre sempre na mesma época do ano, podemos esperar que as vendas do varejo sejam, em média, mais altas nos meses de final do ano do que de inicio do ano. Ou, como os padrões climáticos são amplamente similares ao longo dos anos, o inicio da construção de novas casas no centro-oeste norte-americano será maior, em média, durante os meses de verão do que nos meses de inverno. Um modelo geral de dados mensais que capta esse fenômeno é:
 
   yt= β0
+ δ1fevt + δ2mart  + δ2abrt + ... + + δ11dezt
+ β1xt1 + ... + βkxtk + ut;
 
em que fevt,...,dezt
são variáveis dummy indicando se o período de tempo t corresponde ao mês apropriado, sendo janeiro o mês base.
 
Qual é o intercepto de março? As variáveis dummy sazonais satisfazem a hipótese de exogeneidade estrita (Sim ou Não)? Explique por quê?
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	a. 
O intercepto de março é δ 2; Sim; porque são variáveis exógenas.
	Respostas:
	a. 
O intercepto de março é δ2; Sim; porque são variáveis exógenas.
	
	b. 
O intercepto de março é δ2; Não; porque são variáveis endógenas.
	
	c. 
O intercepto de março é δ2; Não; porque são variáveis exógenas.
	
	d. 
O intercepto de março é β0 + δ2; Sim; porque são variáveis exógenas.
	
	e. 
O intercepto de março é β0 + δ2; Sim; porque são variáveis endógenas.
 
	
	
	
· Pergunta 2
0,4 em 0,4 pontos
	
	
	
	Em uma equação de dados anuais, supondo que:
   
 
em que  é a taxa de juros e  é a taxa de inflação, quais são as tendências de impacto e de longo prazo?
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	e. 
A propensão de impacto é 0,48, enquanto a propensão de longo prazo é 0,65.
	Respostas:
	a. 
A propensão de impacto é 0,48, enquanto a propensão de longo prazo é 0,17.
	
	b. 
A propensão de impacto é 0,48, enquanto a propensão de longo prazo é 0,33.
	
	c. 
A propensão de impacto é 1,60, enquanto a propensão de longo prazo é 0,32.
	
	d. 
A propensão de impacto é 0,48, enquanto a propensão de longo prazo é 0,47.
	
	e. 
A propensão de impacto é 0,48, enquanto a propensão de longo prazo é 0,65.
	Comentário da resposta:
	Resposta: E
Comentário: A propensão de impacto é 0,48, enquanto a propensão de longo prazo é 0,48 - 0,15 + 0,32 = 0,65. “Introdução à Econometria”, Jefrey M. Wooldridge.
	
	
	
· Pergunta 3
0 em 0,4 pontos
	
	
	
	É correto afirmar a respeito do modelo de regressão linear:
 
I) No modelo de regressão linear clássico simples com n observações e k=1 variável explicativa, pode-se afirmar que se R2 (coeficiente de determinação) for zero, então a melhor previsão para um valor de y é sua média amostral.
II) No modelo de regressão linear clássico multivariado com n observações e k > 2 variáveis explicativas, incluindo-se o intercepto, pode-se afirmar que o R2 (coeficiente de determinação) será maior ou igual ao R2 (ajustado).
III) Se o p-valor de um teste é maior do que o nível de significância adotado, rejeita-se a hipótese nula.
IV) O nível de significância de um teste é a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando a hipótese alternativa é verdadeira.
V) Qualquer variável expressa em categorias pode ser transformada em uma variável dummy.
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	c. 
V – V – V – F – V
	Respostas:
	a. 
V – V – F – F – F
	
	b. 
V – V – F – V – V
	
	c. 
V – V – V – F – V
	
	d. 
V – V – F – F – V
	
	e. 
V – V – F – V – F
	
	
	
· Pergunta 4
0 em 0,4 pontos
	
	
	
	Qualquer variável explicativa, num modelo de regressão linear múltipla do tipo     que for correlacionada com o termo de erro estocástico é dita variável:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	e. 
Regressiva exógena.
	Respostas:
	a. 
Explicativa exógena.
	
	b. 
Explicativa endógena.
	
	c. 
Explicada exógena.
	
	d. 
Explicada endógena.
	
	e. 
Regressiva exógena.
	
	
	
· Pergunta 5
0 em 0,4 pontos
	
	
	
	A utilização das variáveis instrumentais nos auxiliará:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	e. 
Na busca de estimadores consistentes quando a variável dependente for exógena.
	Respostas:
	a. 
Na busca de estimadores consistentes quando tivermos regressores exógenos presentes no modelo de regressão.
	
	b. 
Na busca de estimadores consistentes quando tivermos regressores endógenos presentes no modelo de regressão.
	
	c. 
Na busca de estimadores consistentes quando tivermos variáveis independentes X cujos valores são determinados fora do sistema.
	
	d. 
Na busca de estimadores viesados quando tivermos regressores endógenos presentes no modelo de regressão.
	
	e. 
Na busca de estimadores consistentes quando a variável dependente for exógena.
	
	
	
· Pergunta 6
0 em 0,4 pontos
	
	
	
	Os testes de avaliação da multicolinearidade apresentam resultados diferentes conforme são alterados o número de variáveis, tamanho de amostra e grau de correlação entre variáveis. Das afirmações a seguir:
I) É importante observar que a omissão de uma variável relevante transfere sua influência sistemática para o erro, podendo acarretar a autocorrelação residual.
II) A forma mais empírica de identificação da multicolinearidade é através do coeficiente de correlação linear de Pearson entre variáveis explicativas.
III) A análise da multicolinearidade busca verificar se existe dependência entre as variáveis pois, caso exista, essa dependência provoca degenerações no modelo, limitando a utilização.
IV) Tamanhos de amostra pequenos e número de variáveis pequeno aumentam a ocorrência de multicolinearidade.
Estão corretas somente as afirmativas:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	b. 
I, II e IV
	Respostas:
	a. 
I e III
	
	b. 
I, II e IV
	
	c. 
I, II e III
	
	d. 
I, III e IV
	
	e. 
II e III
	
	
	
· Pergunta 7
0 em 0,4 pontos
	
	
	
	Entre os pressupostos básicos que precisam ser seguidos para garantir a qualidade do resultado dos modelos de regressão linear, quais são os que pelo Método dos Mínimos Quadrados Ordinários mantêm os estimadores não viesados?
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	c. 
Multicolinearidade e simultaneidade.
	Respostas:
	a. 
Heterocedasticidade e autocorrelação.
	
	b. 
Heterocedasticidade e simultaneidade.
	
	c. 
Multicolinearidade e simultaneidade.
	
	d. 
Autocorrelação e simultaneidade.
	
	e. 
Homocedasticidade e simultaneidade.
 
	
	
	
· Pergunta 8
0 em 0,4 pontos
	
	
	
	Dos gráficos e fórmulas que estão enumerados a seguir, quais possuem as informações V (verdadeiras) ou F (falsas), respectivamente?
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 [Sem Resposta]
	Respostas:
	a. 
F – F – V – F – V
	
	b. 
F – V – V – V – V
	
	c. 
F – V – V – F – V
	
	d. 
V – V – V – F – V
	
	e. 
V – V – V – V – V
	
	
	
· Pergunta 9
0 em 0,4 pontos
	
	
	
	Para estimarmos os parâmetros desconhecidos em um modelo de regressão linear múltiplo, precisamos incluir mais uma hipótese a ser testada se comparada com um modelo de regressão linear simples. Qual é esta hipótese?
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	b. 
Homocedasticidade.
	Respostas:
	a. 
Exogeneidade.
	
	b. 
Homocedasticidade.
	
	c. 
Multicolinearidade.
	
	d. 
Não autocorrelação residual.
	
	e. 
Não autocorrelação dos erros.
	
	
	
· Pergunta 10
0 em 0,4 pontos
	
	
	
	Os resultados obtidos numa regressão com 15 observações foram:
 
                (6,854)           (0,976)(0,040)                   erro padrão
 
 
Qual o valor calculado do F (Fisher)?
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	d. 
91,77
	Respostas:
	a. 
18,23
	
	b. 
31,90
	
	c. 
68,54
	
	d. 
91,77
	
	e. 
97,60
	
	
	
Quarta-feira, 6 de Abril de 2022 16h12min00s GMT-03:00