Avaliação Final (Objetiva) - Individual - Econometria II

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17/04/2022 18:42 Avaliação Final (Objetiva) - Individual
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GABARITO | Avaliação Final (Objetiva) - Individual
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Prova 31179867
Qtd. de Questões 11
Acertos/Erros 9/2
Nota 9,00
A estimação baseada em simulação é uma das aplicações econométricas que mais tem crescido
nos últimos anos devido à evolução computacional. A simulação como os experimentos de Monte
Carlo proporciona o teste da raiz unitária, tabela de distribuição e demais testes estatísticos. Nesse
contexto, assinale a alternativa CORRETA:
A Outra técnica de simulação que vem sendo trabalhada nos últimos anos é a técnica de Koyck.
B A expressão experimentos de Monte Carlo é devido ao fato de que a simulação envolve a
geração de números aleatórios ou resultados aleatórios.
C Um dos procedimentos preliminares do método de Monte Carlo é não retirar amostras repetidas
da distribuição de erro.
D O método Monte Carlo tem como outro procedimento preliminar não fixar os parâmetros em
certos valores, ou seja, os parâmetros terão diversos valores.
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 I - II - III.
B II - I - III.
C III - II - I.
D II - III - I.
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
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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. ( ) 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 - V - V.
B V - V - F.
C F - F - V.
D V - F - V.
Em uma regressão espúria não existe correlação entre as variáveis. Dessa forma, ao rodar uma
regressão de série não estacionária o resultado será uma regressão espúria. Regressão espúria trata-se
de dados não relacionados, ou seja, são dados que não tem significados para serem analisados em
conjunto. Sobre o exposto, assinale a alternativa CORRETA:
A Quando ocorre uma relação espúria, existe uma relação verdadeira entre as variáveis, ou seja,
um significado importante entre elas.
B Séries estacionárias significa ter como resultado uma regressão espúria.
C A simples visualização de um gráfico nos permite distinguir uma série com tendência estocástica
de uma série com tendência determinística.
D Em uma regressão espúria, as séries apresentam problema de raiz unitária.
O primeiro passo para estimar o processo gerador de uma série temporal consiste em verificar se
ela é estacionária. A estacionaridade da série permitirá reproduzir o comportamento de uma série
temporal e projetar o seu comportamento futuro. Nesse contexto, analise as afirmativas a seguir:
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A Somente a afirmativa I está correta.
B As afirmativas I e II estão corretas.
C Somente a afirmativa III está correta.
D As afirmativas II e III estão corretas.
Uma das formas de estimar o modelo de defasagens distribuídas é pelo método de mínimos
quadrados ordinários. Para tanto, roda-se a regressão sequencialmente adicionando em cada
estimativa uma nova defasagem. Isso se faz até que os coeficientes de regressão das variáveis
defasadas comecem a tornar-se estatisticamente insignificantes e ou o coeficiente de pelo menos uma
das variáveis mude o sinal. Alguns problemas podem ser detectados ao utilizar esse método. Sobre o
exposto, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: ( ) A escolha equivocada da
quantidade de defasagens não causará problemas de colinearidade entre as defasagens. ( ) A escolha
equivocada da quantidade de defasagens pode gerar um viés de especificação. ( ) Ao estimar um
modelo com muitas defasagens, perde-se graus de liberdade, o que pode fazer falta se a base de dados
não for suficientemente grande. Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - V.
B V - V - F.
C F - V - V.
D F - V - F.
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. Assinale a alternativa que apresenta a
sequência CORRETA:
A III - II - I.
B I - II - III.
C II - III - I.
D II - I - III.
Ciclos de negócios é um dos componentes observáveis nas séries temporais. Seu
comportamento se repete com certa regularidade. Enquanto o cíclico, outro componente observável
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na série temporal, seu comportamento ocorre em períodos não fixos. Diante dessa afirmação, assinale
a alternativa CORRETA:
A Componente irregular significa um comportamento irregular das variáveis em momentos mais ou
menos conhecidos, em períodos não fixos com duração maior do que um ano.
B Alguns são os componentes de uma série temporal, um dos principais componentes é a
sazonalidade. A sazonalidade é identificada como não tendo um padrão de repetições periódicas.
C
Define-se série temporal como um conjunto de dados coletados em um intervalo de tempo que
pode ser diário, mensal, trimestral etc., ou seja, valores que uma variável assume em diferentes
momentos no tempo.
D
A tendência é outro principal componente de uma série temporal. Esse componente pode ser
identificado observando somente o comportamento ascendente de uma série de dados, o
comportamento decrescente não interfere.
Utilizou-se um exemplo prático de dados agrupados, apresentado nolivro 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 - V - F.
C F - F - V.
D V - F - V.
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
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políticas públicas, auxílio na tomada de decisão de empresas, entre outras aplicações. Acerca do
exposto, assinale a alternativa CORRETA:
A
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.
B 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.
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 Trabalhar com dados em painel significa analisar unidades individuais com dados de corte e
séries temporais.
(ENADE, 2012) Dois estudantes de Economia, João e Pedro, estão debatendo sobre a estimação
de modelos de crescimento econômico. João propõe uma formulação em que a taxa de crescimento
do PIB dos países, gY , depende da taxa de crescimento do capital físico, iK; da taxa de crescimento
do capital humano, iH ; e da taxa de crescimento da força de trabalho, n . Pedro propõe incluir na
formulação de João uma proxy para captar o diferencial de qualidade institucional, INST. Segundo a
argumentação de Pedro, quanto maior o nível de qualidade institucional, maior será a taxa de
crescimento do PIB. Assuma que a variável INST tenha alguma correlação com as outras variáveis
incluídas nos modelos, de acordo com as formulações a seguir. Nesses modelos, j = 1,..., N representa
os N países da amostra e as variáveis uj e épsilon j são os termos de erro aleatório. Se forem
estimados os dois modelos pelo método de mínimos quadrados ordinários, pode-se ter um problema
de inclusão de variável irrelevante ou de exclusão de variável relevante. Nesse contexto, testa-se a
hipótese nula H0 : alfa5 = 0. Com base na situação descrita, assinale a alternativa CORRETA:
A Se não for rejeitada H0, então, na estimativa do modelo proposto por João, os coeficientes
estimados são viesados.
B Se não for rejeitada H0, então, na estimativa do modelo proposto por Pedro, os coeficientes
estimados são eficientes.
C Se for rejeitada H0, então, na estimativa do modelo proposto por João, os coeficientes estimados
são viesados.
D Se for rejeitada H0, então, na estimativa do modelo proposto por Pedro, os coeficientes
estimados são não eficientes.
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