LISTA DE EXERCÍCIOS 1

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA 
CURSO DE CIÊNCIAS ECONÔMICAS 
ECONOMETRIA II 
Prof.: Dr.: ANDERSON ANTONIO DENARDIN 
 
LISTA DE EXERCÍCIOS 1 
 
1) Quais são as premissas básicas que devem ser satisfeitas para que os estimadores de Mínimos 
Quadrados Ordinários (MQO) sejam os melhores estimadores não tendenciosos. 
2) Qual a natureza da presença de multicolinearidade entre as variáveis explicativas em um modelo de 
regressão linear múltiplo? Quais as conseqüências teóricas e práticas de se estimar uma regressão 
que apresente problemas de multicolinearidade? 
3) Demonstre algébrica e geometricamente que, quando há colinearidade perfeita, as variâncias são 
infinitas. 
4) Especifique quais são os principais critérios para diagnosticar a presença de multicolinearidade nos 
modelos de regressão múltipla. Especifique e discuta as principais medidas corretivas para a 
multicolinearidade. 
5) Exercícios do livro Gujarati (4ª Ed): 10,2; 10,5; 10,9; 10,12; 10,26; 10,27; 10,29. 
6) Em que consiste a heterocedasticidade? Especifique quais seus principais determinantes? 
7) Quais as conseqüências teóricas e práticas de se estimar uma regressão utilizando o Método dos 
Mínimos Quadrados Ordinários para estimar uma regressão que apresente problemas de 
Heterocedasticidade? 
8) Em que consiste o Método dos Mínimos Quadrados Generalizados (MQG)? Em que circunstância esse 
método é utilizado? Quais as principais diferenças entre o método MQO e MQG? 
9) Quais sãos os principais métodos para detecção da heterocedasticidade? 
10) Conforme os exemplos práticos desenvolvidos em sala aula, utilizando o programa Eviews, refaça os 
exemplos e demonstre a aplicabilidade dos testes para detectar heterocedasticidade utilizando os 
seguintes testes: teste de Park; teste de Glejser; teste de Spearman; teste de Goldfeld-Quandt; Teste 
de Breusch-Pagan-Godfrey; teste de White e teste de Koenker-Bassett (KB). 
11) Discuta os principais instrumentos para o ajustamento de modelos que apresentem 
heterocedasticidade. 
12) Exercícios do livro Gujarati (4ª Ed): 11.1; 11.2; 11.15; 11.16. 
13) Em que consiste a presença de problemas de autocorrelação em um modelo de regressão, e quais 
seus principais determinantes? 
14) Quais as conseqüências do uso dos MQO na presença de autocorrelação? 
15) Quais os principais métodos para detecção de autocorrelação nos modelos de regressão lineares? 
16) Derive o modelo utilizado para o teste de Durbin-Watson para a detecção de autocorrelação, e 
discuta os limites para a aplicabilidade da estatística “d” gerados por este teste. 
17) Compare os testes de Durbin-Watson (DW) com o teste de Breusch-Godfrey (BG), especificando as 
principais vantagens e desvantagens apresentadas. 
18) Discuta os principais mecanismos para a correção de autocorrelação nos modelos de regrassão 
lineares. 
19) Refaça e apresente os exemplos práticos desenvolvidos em aula para identificar e solucionar os 
problemas de autocorrelação. 
20) Exercícios do livro Gujarati (4ª Ed): 12.1; 12,2;12.5; 12,20.