Avaliação Final (Objetiva) - Individual - Econometria II

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12/03/2023, 11:15 Avaliação Final (Objetiva) - Individual
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GABARITO | Avaliação Final (Objetiva) - Individual
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Prova 54119530
Qtd. de Questões 12
Acertos/Erros 9/3
Nota 9,00
Para estimar uma série temporal, é necessário que ela seja estacionaria. Dessa forma, o primeiro 
passo para estimar o processo gerador de uma série temporal consiste em verificar se ela é 
estacionária. Para tanto, são feitos alguns testes estatísticos. Quando se está diante de uma série 
estacionária, algumas técnicas de estimação podem ser usadas. Nesse sentido, classifique V para as 
sentenças verdadeiras e F para as falsas:
A V - F - F.
B V - V - F.
C F - V - V.
D F - V - F.
Sabe-se que o aumento de anos de experiência em certas atividades profissionais acarretam 
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 como: W = beta0+ beta1X + beta1X2 + u; u 
~N(0, sigma2) Os resultados encontrados para a estimação foram: ^W = 3,73 + 0,298x - 0,0061x2 
(0,35) (0,041) (0,0009) 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, analise as sentenças a seguir: I- Não é 
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possível rejeitar H0 ao nível de significância de 5%. II- Em face dos resultados, ao nível de 
significância de 1%, rejeita-se a 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. 
Assinale a alternativa CORRETA:.
A As sentenças I e II estão corretas.
B Somente a sentença I está correta.
C Somente a sentença III está correta.
D As sentenças II e III estão corretas.
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 II - III - I.
C I - II - III.
D II - I - III.
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 
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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 II - I - III.
B II - III - I.
C III - II - I.
D I - II - III.
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 Um dos procedimentos preliminares do método de Monte Carlo é não retirar amostras repetidas
da distribuição de erro.
C O método Monte Carlo tem como outro procedimento preliminar não fixar os parâmetros em
certos valores, ou seja, os parâmetros terão diversos valores.
D A expressão experimentos de Monte Carlo é devido ao fato de que a simulação envolve a
geração de números aleatórios ou resultados aleatórios.
(ENADE, 2009) Considere o modelo de regressão linear múltipla, com variável dependente y e 
variáveis explicativas x1, x2, x3...xk, que pode ser expresso conforme a fórmula a seguir, em que 
épsilont significa o fator de erro e t = 1, 2, ...., no índice relativo às observações amostrais. Com base 
nesse modelo, analise as sentenças a seguir: I- O alto grau de multicolinearidade torna imprecisas as 
estimativas dos parâmetros populacionais baseadas no método de mínimos quadrados. II- O erro de 
especificação por inclusão de variável explicativa irrelevante torna tendencioso o estimador de 
mínimos quadrados dos parâmetros populacionais. III- Satisfeitas as hipóteses do modelo clássico de 
regressão linear, segue-se que os estimadores de mínimos quadrados são consistentes e tem mínima 
variância entre todos os estimadores lineares não tendenciosos. IV- Ao se incluir uma variável 
explicativa irrelevante num modelo de regressão linear múltipla, o valor de r quadrado ajustado não 
se elevará de forma significativa, mesmo que aumente o valor de r quadrado. Assinale a alternativa 
CORRETA:.
A As sentenças II e IV estão corretas.
B As sentenças I, III e IV estão corretas.
C As sentenças II e III estão corretas.
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D As sentenças I e II estão corretas.
O primeiro método empregado para estimar um sistema de equações simultâneas é o de 
mínimos quadrados ordinários. Para tanto, deve-se ter certeza que não há interdependência entre o 
termo de erro e a variável endógena. Para uma equação exatamente identificada, aplica-se o método 
de mínimos quadrados indiretos. Sobre o exposto, classifique V para as sentenças verdadeiras e F 
para as falsas:
( ) Equação exatamente identificada é aquela em que temos o mesmo número de parâmetros a 
serem definidos e de equações para sua obtenção. 
( ) Método dos mínimos quadrados indiretos envolve a obtenção da equação na forma reduzida e 
sua estimação e a partir do resultado se obtém o valor dos parâmetros estruturais. 
( ) A aplicação dos mínimos quadrados indiretos nas equações exatamente identificadas e amostras 
pequenas geram estimadores consistentes e eficientes.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - V - F.
B F - F - V.
C V - F - V.
D F - V - F.
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 
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 F - F - V.
C V - F - V.
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D V - V - F.
Para trabalhar análise de séries temporais estacionárias e análise univariada se utiliza a 
metodologia de Box, Jenkins e Reinsel (2008). Essa metodologia proporciona estimar o modelo de 
séries temporais autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA). Sobre o exposto, analise as 
sentenças a seguir:
I- Para estimar o modelo de séries temporais autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA) 
não é necessário identificar a ordem de defasagens do processo autorregressivo (p) e de médias 
móveis (q).
II- Para estimar o modelo de séries temporais autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA) 
se estima o modelo e se verifica se os resíduos são de ruído branco.
III- Para estimar o modelo de séries temporais autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA) 
o modelo definido não pode apresentar resíduos de ruído branco.Assinale a alternativa CORRETA:
A Somente a sentença II está correta.
B Somente a sentença III está correta.
C As sentenças I e II estão corretas.
D As sentenças II e III estão corretas.
Antes de estimar uma regressão entre duas variáveis é necessário verificar se elas são 
estacionárias. Caso não sejam estacionárias é necessário diferenciá-las antes de estimar uma 
regressão, salvo aquelas que são cointegradas.Com base no exposto, assinale a alternativa 
CORRETA:
A O segundo passo para saber se existe cointegração é estimar uma relação de curto prazo, rodando
a regressão com as variáveis em nível.
B Cointegração está relacionada ao movimento individual das séries ao longo do tempo em torno
de uma tendência estocástica.
C Se rodarmos uma regressão entre duas variáveis em nível e seus resíduos resultantes forem não
estacionários dizemos que as duas séries cointegram.
D De acordo com Engle e Granger (1987), o primeiro procedimento para saber se existe
cointegração é verificar o grau de integração das séries, ou seja, se são l (1).
(ENADE, 2012) Com o objetivo de captar o impacto de uma expansão do investimento público, 
lG, sobre o investimento privado, IP, optou-se por estimar a equação ln(IP )t = beta1 + beta2.rt + 
beta3.ln(IG)t + ut, em que rt é a taxa de juros de mercado, beta1, beta2 e beta3 são os coeficientes da 
regressão e ut é o termo de erro aleatório, com média zero e variância constante. A partir de uma 
amostra de 33 observações temporais para um dado país, foram encontrados os seguintes resultados, 
usando-se o método de mínimos quadrados ordinários. Observa-se que, entre parênteses, estão os 
erros-padrão dos coeficientes estimados; S2 é a variância estimada da regressão; SQT é a soma dos 
quadrados totais; F é a estatística F da regressão; t30;0,025 é o valor crítico de uma distribuição t com 
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30 graus de liberdade e 5% de significância. Com base no que se conclui com a interpretação da 
equação de regressão estimada, assinale a alternativa CORRETA:
A Um aumento de 1 ponto percentual na taxa de juros produz um aumento de 0,35% no
investimento privado, que é significante ao nível de 5% de significância.
B 45% das variações do investimento privado são, com base nessa amostra, explicadas pelo
modelo.
C A soma dos quadrados dos resíduos do modelo é igual a 16,5.
D O impacto produzido pelo investimento público sobre o investimento privado é estatisticamente
significante ao nível de 95% de confiança.
(ENADE, 2006) Considere o modelo autoregressivo AR(1) dado por: yt = Rô.yt-1 + vt em que 
E(vt) = 0, var(vt) = sigma2v e E(vtvs) = 0, para todos diferente de t e E(.) a esperança incondicional. 
Com base no exposto, assinale a alternativa CORRETA:
A A variância incondicional de y é dada por sigma2y = sigma2v /1- Rô2, se modulo Rô < 1.
B O processo não é auto-regressivo, mas de média móvel.
C Se -1< Rô <1, o processo y é não estacionário.
D Se modulo de Rô < 1, o processo é estacionário.
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