INTRODUÇÃO A ECONOMETRIA

Prévia do material em texto

Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Suponha que tenhamos um modelo de defasagens distribuídas finitas (ou, em inglês, finite distributed lag model) dado por yt−1=α0+δ0zt+δ1zt−1+δ2zt−2+ut−1yt−1=α0+δ0zt+δ1zt−1+δ2zt−2+ut−1 .Considere zz que  seja uma constante igual a cc em todos os períodos do tempo antes de tt . Quando estivermos no período t,zt,z subirá em uma unidade para c+1c+1 e, após isso, a partir de t+1t+1, mantém seu nível inicial. Ou seja, o aumento em zz é temporário. Sob essas hipóteses, qual será o multiplicador de impacto dois períodos a frente?
		
	
	0
	 
	δ1δ1
	
	δ0+δ1δ0+δ1
	
	c+1c+1
	
	δoδo
	Respondido em 08/09/2022 11:01:08
	
	Explicação:
O multiplicador de impacto dois períodos a frente é dado por: yt+1−yt−1yt+1−yt−1 . Considerando as hipóteses adotadas na questão temos:
yt−1=α0+δ0c+δ1c+δ2cyt−1=α0+δ0c+δ1c+δ2c
yt=αo+δ0(c+1)+δ1c+δ2cyt=αo+δ0(c+1)+δ1c+δ2c
yt+1=α0+δ0c+δ1(c+1)+δ2cyt+1=α0+δ0c+δ1(c+1)+δ2c
Fazendo yt+1−yt−1yt+1−yt−1, teremos:
yt+1−yt−1=δ1yt+1−yt−1=δ1
	
		2a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	A homocedasticidade é o pressuposto central do modelo de regressão de mínimos quadrados ordinários (MQO). Se amentarmos o valor de Y, os erros de predição também aumentam, tem-se heterogeneidade na variância. Fundamentalmente, a violação desse pressuposto é preocupante na medida em que afeta a confiabilidade dos testes de significância e intervalos de confiança do modelo. Para identificar a existência de heterocedasticidade podemos empregar alguns testes, dentre eles o Breusch-Pagan. Assinale a hipótese nula deste teste:
		
	
	H0:ρ=0H0:ρ=0, onde o coeficiente ρρ é o parâmetro da regressão do erro quadrado da regressão original contra a sua primeira defasagem. 
	
	−H0:δ1=δ2=...=δk=0−H0:δ1=δ2=...=δk=0, onde os kk coeficientes δδ são os parâmetros da regressão do erro da regressão original contra as kk variáveis explicativas do modelo para o qual queremos verificar se há homocedasticidade. 
	
	H0:ρ=δ1=δ2=...=δk=0H0:ρ=δ1=δ2=...=δk=0, onde ρρ e os kk coeficientes δδ são os parâmetros da regressão do erro da regressão original contra, respectivamente, a primeira defasagem desse erro e as kkvariáveis explicativas do modelo para o qual queremos verificar se há homocedasticidade. 
 
	
	H0:ρ=δ1=δ2=...=δk=0H0:ρ=δ1=δ2=...=δk=0, onde ρρ e os kk coeficientes δδ são os parâmetros da regressão do erro quadrado da regressão original contra, respectivamente, a primeira defasagem desse erro e as kk variáveis explicativas do modelo para o qual queremos verificar se há homocedasticidade. 
	 
	−H0:δ1=δ2=...=δk=0−H0:δ1=δ2=...=δk=0, onde os kk coeficientes δδ são os parâmetros da regressão do erro quadrado da regressão original contra as kk variáveis explicativas do modelo para o qual queremos verificar se há homocedasticidade. 
	Respondido em 08/09/2022 11:02:55
	
	Explicação:
A resposta correta é: −H0:δ1=δ2=...=δk=0−H0:δ1=δ2=...=δk=0, onde os kk coeficientes δδ são os parâmetros da regressão do erro quadrado da regressão original contra as kk variáveis explicativas do modelo para o qual queremos verificar se há homocedasticidade. 
	
		3a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Em que situação os estimadores de dois estágios serão iguais aos estimadores de variáveis instrumentais?
		
	
	Quando o número de variáveis endógenas for igual ao número de regressores.
	
	Quando a variável instrumental for parcialmente correlacionada com a variável endógena.
	
	​​​​Quando o posto de E(x′x)E(x′x) for igual ao número de variáveis independentes em  xx.
	 
	Quando houver apenas uma variável exógena.
	
	Quando não houver problema de variável omitida.
	Respondido em 08/09/2022 11:03:48
	
	Explicação:
A resposta correta é: Quando houver apenas uma variável exógena.
	
		4a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Que tipo de convergência e quais hipóteses precisamos ter para que ^ββ^ seja um estimador consistente de MQO de ββ
		
	
	Convergência em probabilidade e resíduos uniformes.
	
	Convergência em probabilidade, normalidade dos resíduos e linearidade na relação entre a variável dependente e as independentes.
	 
	Convergência em probabilidade, o posto de E(x′ x)E(x′ x) deve ser igual ao número de variáveis independentes e xx não deve ser correlacionado com o termo de erro uu .
	
	Convergência em distribuição, o posto de E(x′ x)E(x′ x) deve ser igual ao número de variáveis independentes e xx não deve ser correlacionado com o termo de erro uu.
	
	Convergência em distribuição, normalidade dos resíduos e linearidade na relação entre a variável dependente e as independentes.
	Respondido em 08/09/2022 11:04:45
	
	Explicação:
A resposta correta é: Convergência em probabilidade, o posto de E(x′ x)E(x′ x) deve ser igual ao número de variáveis independentes e xx não deve ser correlacionado com o termo de erro uu .
	
		5a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Considere o sistema de equações simultâneas a seguir, onde ocultamos os subscritos de tempo apenas para reduzir a notação.
Y1=α0+α1Y2+α3Y3+α4X1+α5X2+u1Y1=α0+α1Y2+α3Y3+α4X1+α5X2+u1
Y2=β0+β1Y3+β2Y1+β3X2+u2Y2=β0+β1Y3+β2Y1+β3X2+u2
Y3=γ0+γ1Y1+γ2Y2+γ3X3+u3Y3=γ0+γ1Y1+γ2Y2+γ3X3+u3
De acordo com a condição de ordem, a segunda equação desse sistema é:
		
	
	Sobre-identificada.
	
	Não é possível saber se a equação é identificada, pois ela não nos dá os modelos em forma reduzida.
	 
	Justamente identificada.
	
	Subidentificada.
	
	Não é possível saber se a equação é identificada, pois precisamos verificar a condição de posto antes.
	Respondido em 08/09/2022 11:23:43
	
	Explicação:
A resposta correta é: Justamente identificada.
	
		6a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Considere o script abaixo sobre o R e assinale a alternativa correta. 
 
		
	
	A função summary() fornece o somatório de diversas variáveis. 
	
	O script não vai funcionar, uma vez que esquecemos de instalar primeiro os pacotes. 
	
	Na linha 9 lemos o arquivo em .csv. 
	 
	A função head() retorna as primeiras partes de um objeto.  
	
	A linha 12 está selecionando a coluna "ano" que tem valor igual a 2012. 
	Respondido em 08/09/2022 11:24:02
	
	Explicação:
A resposta correta é: A função head() retorna as primeiras partes de um objeto.  
	
		7a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Assinale a principal e mais comum preocupação de modelos de forma reduzida:
		
	
	Testar o funcionamento de modelos econômicos levando dados para dentro deles. 
	 
	Medir o impacto causal de uma variável em outra. 
	
	Maximizar o R2R2 da regressão linear 
	
	Minimizar o erro quadrático médio. 
	
	Prever o valor de uma variável dada a outra. 
	Respondido em 08/09/2022 11:30:18
	
	Explicação:
A resposta correta é: Medir o impacto causal de uma variável em outra. 
	
		8a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Assinale a definição correta sobre métricas para a qualidade da regressão linear:
		
	
	SQR=∑ni=1(yi−¯y)2SQR=∑i=1n(yi−y¯)2
	
	SQR=SQT+SQESQR=SQT+SQE
	 
	SQE=SQT−SQRSQE=SQT−SQR
	
	SQE=∑ni=1(^yi−¯y)2SQE=∑i=1n(y^i−y¯)2
 
	
	SQT=∑ni=1(^yi−¯y)2SQT=∑i=1n(y^i−y¯)2
 
	Respondido em 08/09/2022 11:31:50
	
	Explicação:
A resposta correta é: SQE=SQT−SQRSQE=SQT−SQR
	
		9a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Com a finalidade de testar o Teorema de Frisch-Waugh, um pesquisador particionou uma matriz XX de variáveis explicativas. Qual a dimensão da matriz X1X1, resultante do particionamento em 2 partes iguais da matriz de variáveis explicativas com nn linhas, XX, sendo que XX não contém o intercepto?
		
	
	n×2κn×2κ
	 
	n×κ2n×κ2
	
	n×κn×κ
	
	κ×κ2κ×κ2
	
	n2×nn2×n
	Respondido em 08/09/2022 11:33:12
	
	Explicação:
A resposta correta é: n×κ2n×κ2
	
		10a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Seja βkβk o coeficiente de xkxk, a kk-ésima coluna de XX, em uma regressão da forma y=Xβ+uy=Xβ+u. Seja ˜xkxk~ o resíduo da regressão de xkxk contra todas as outras colunas da matriz XX . Assinale a alternativa correta para βkβk:βk=Cov[y, ˜xk]Var[y]βk=Cov[y, xk~]Var[y]
	
	βk=Cov[y, ˜xk]βk=Cov[y, xk~]
	
	βk=Var[˜xk]βk=Var[xk~]
	 
	βk=Cov[y, ˜xk]Var[˜xk]βk=Cov[y, xk~]Var[xk~]
	
	βk=Var[y]Var[˜xk]βk=Var[y]Var[xk~]
	Respondido em 08/09/2022 11:37:09
	
	Explicação:
A resposta correta é: βk=Cov[y, ˜xk]Var[˜xk]