Avaliação Final (Objetiva) Econometrial

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GABARITO | Avaliação Final (Objetiva) - Individual
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Prova 71051920
Qtd. de Questões 12
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Nota 10,00
O coeficiente de determinação é uma importante medida dentre as informações estatísticas que uma 
regressão fornece. Sobre o coeficiente de determinação no modelo de regressão múltipla, com o 
auxílio da figura anexa para uma estimação da receita total de uma lanchonete, explicada pela 
variação nos gastos com propaganda e política de preços, com base em 52 observações e nível de 
significância de 5%, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
(    ) Na regressão múltipla, o coeficiente de determinação trata do quanto variações na variável 
dependente são explicadas pela única variável explicativa do modelo.
(    ) O coeficiente de determinação da regressão na figura é dado por “rô”, e nos diz que 4,7% da 
variação na receita total é explicada pela variação nos preços e nos gastos com propaganda.
(    ) O coeficiente de determinação da regressão na figura diz que 86,7% da variação na receita total é 
explicada pela variação nos preços e nos gastos com propaganda.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
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A F - F - V.
B F - V - V.
C V - V - V.
D V - V - F.
Suponha que uma regressão tenha sido estimada e seu resultado foi de Yi=1500+0,54Xi. Em que 
Yi representa o consumo de um determinado grupo de famílias e Xi representa a renda recebida por 
essas famílias. Sobre a regressão citada, analise as seguintes afirmativas:
I- A renda de uma família que tem um consumo de R$ 4.500,00 deverá ser de R$ 5.555,55.
II- A renda de uma família que tem um consumo de R$ 4.500,00 deverá ser de R$ 3.930,00.
III- O consumo estimado para uma família sem renda deverá ser de R$ 1.500,00.
Assinale a alternativa CORRETA:
A As afirmativas I e II estão corretas.
B As afirmativas II e III estão corretas.
C As afirmativas I e III estão corretas.
D Somente a afirmativa I está correta.
A estimação dos parâmetros se dá pela análise de regressão. A análise da regressão procura, por 
meio de uma variedade de testes estatísticos, confirmar se os resultados obtidos na estimação dos 
parâmetros são confiáveis. Sobre a aplicação destes testes estatísticos, assinale a alternativa 
CORRETA:
A O "teste F" é uma forma de verificar se cada coeficiente é individualmente significante do ponto
de vista estatístico.
B O "coeficiente de determinação" fornece uma medida de poder explicativo da regressão ou
qualidade de ajustamento do modelo aos dados.
C O "teste t" é uma forma de verificar em conjunto se os coeficientes estimados são
estatisticamente iguais ou diferentes de zero.
D O "valor-p" mede a probabilidade exata de ocorrer um erro do tipo II, ou seja, o erro de aceitar a
hipótese nula, quando na realidade ela é falsa.
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Os modelos de regressão linear são baseados em hipóteses desejáveis de estarem presentes, de forma 
a permitir estimar parâmetros que carregam as propriedades estatísticas desejáveis de consistência, 
eficiência e ausência de tendenciosidade. No entanto, em estatística a presença destas hipóteses 
desejáveis é difícil de ocorrer, o que pode incorrer na presença de multicolinearida, 
heterocedasticidade e autocorrelação. Acerca do exposto, analise as sentenças a seguir:
I- A heteroscedasticidade significa que a medida que as variáveis dependente e explicativa se tornam 
cada vez maiores, fica mais difícil prever uma em função da outra, porque a variabilidade ou 
dispersão se torna cada vez maior.
II- O problema de multicolinearidade significa a dependência temporal entre os erros.
III- O problema de autocorrelação implica na situação na qual as variáveis explicativas são altamente 
correlacionadas.
Assinale a alternativa CORRETA:
A As sentenças II e III estão corretas.
B Somente a sentença I está correta.
C Somente a sentença III está correta.
D As sentenças I e III são corretas.
Nos modelos de regressão linear, utiliza-se hipóteses que, ao estarem presentes no modelo, 
permitem estimar parâmetros que carregam as propriedades estatísticas desejáveis de consistência, 
eficiência e ausência de tendenciosidade. Entretanto, nem sempre estas hipóteses se confirmam. Sobre 
o problema de multicolinearidade, analise as afirmativas a seguir:
I- O problema de multicolinearidade implica na situação na qual as variáveis explicativas são 
altamente correlacionadas, ou seja, duas ou mais variáveis apresentam alguma inter-relação.
II- Se houver uma combinação perfeita entre duas variáveis, diz-se que a colinearidade é perfeita.
III- O problema de multicolinearidade pode ter origem no fato da amostra ser muito pequena bem 
como na quantidade muito grande de parâmetros a serem estimados comparativamente ao tamanho da 
amostra.
Assinale a alternativa CORRETA:
A Somente a afirmativa I está correta.
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B As afirmativas I, II e III estão corretas.
C Somente a afirmativa III está correta.
D Somente a afirmativa II está correta.
Nos modelos de regressão linear, utiliza-se hipóteses que, ao estarem presentes no modelo, 
permitem estimar parâmetros que carregam as propriedades estatísticas desejáveis de consistência, 
eficiência e ausência de tendenciosidade. Entretanto, nem sempre estas hipóteses se confirmam. Sobre 
os problemas de heterocedasticidade, assinale a alternativa CORRETA:
A
A heteroscedasticidade significa que a medida que as variáveis dependente e explicativa se
tornam cada vez maiores, fica mais difícil prever uma em função da outra, porque a variabilidade
ou dispersão se torna cada vez maior.
B O problema de heteroscedasticidade implica na situação na qual duas ou mais variáveis
apresentam alguma inter-relação.
C Se houver uma combinação perfeita entre duas variáveis, diz-se que a heteroscedasticidade é
perfeita.
D
Uma forma de verificar a presença de heteroscedasticidade é plotar um gráfico dos resíduos
quadrados contra a variável explicativa. Se os resíduos forem bem comportados, ou seja, sem um
padrão definido, então os resíduos são heteroscedásticos.
As variáveis dummy permitem construir modelos em que alguns ou todos os parâmetros variam 
para algumas observações da amostra. Considere que um economista colete dados (1.000 
observações) para duas vizinhanças semelhantes de sua cidade, uma próxima de uma grande 
universidade e outra distante. O modelo é dado pela forma funcional apresentado logo abaixo das 
alternativas. A variável idade reflete no preço o desgaste que a casa sofre com o passar dos anos. Já as 
variáveis beta2 e beta4 são variáveis dummy, e mostram o acréscimo no valor das casas pela 
proximidade (ou não) da universidade e pela existência (ou não) de piscina na casa. Logo após a 
forma funcional, apresentam-se alguns resultados extraídos do GRETL. Com base na regressão, 
classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) Estima-se que a proximidade ou não da universidade não afeta o valor de venda da casa.
( ) Estima-se que as casas são depreciadas em 258,323 unidades monetárias por ano.
( ) Estima-se que uma piscina aumente o valor da casa em 4.040,98 unidades monetárias.
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Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - F - V.
B V - V - F.
C F - V - V.
D V - F - F.
A econometria é uma área da economia, que une a teoria econômica, a matemática e a estatística 
econômica, ou ainda, podemos dizer que a econometria é um amálgama de teoria econômica, 
economia matemática, estatística econômica e estatística matemática. Sobre a evolução do estudo da 
econometria, assinale a alternativa CORRETA:
A A teoria econômica é ponto de partida para a econometria, dando sentido a sua análise, sendo
assim econometria é a própria economia em si.
B A palavra econometria foi utilizada pela primeira vez em 1833, quando saiu a edição de número
um da revista Americana de Economia.
C A econometria vem evoluindo dia após dia e nos dias atuais ela não está vinculadaapenas a
aspectos matemáticos.
D A econometria é uma da economia que estuda somente a parte estatística para as análises e
tomada de decisão.
O problema da autocorrelação significa a dependência temporal entre os erros. O teste de 
Durbin-Watson permite verificar a existência ou não de autocorreção, bem como caso haja 
autocorrelação, se esta é positiva ou negativa. O conjunto de informações retirados do GRETL foi 
manipulado para mostrar os resultados dl e du para uma regressão da receita total de uma lanchonete 
explicada pela variação nos gastos com propaganda e política de preços, com base em 52 
observações, e que apresenta valor de Durbin-Watson (d) na saída da regressão do GRETL de 
2,040793. Com base nos resultados e nas regras de decisões do teste de Durbin-Watson são feitas 
algumas afirmações. Sobre o exposto, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) No teste de Durbin-Watson, a hipótese nula refere-se à ausência de autocorrelação, enquanto a 
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hipótese alternativa refere-se à presença de autocorrelação, esta podendo ser tanto positiva quanto 
negativa.
( ) Uma das regras para comparar o valor de Durbin-Watson é que se 0 < d < dl, rejeita-se H0: 
ausência de autocorreção positiva.
( ) Como 1,6334 < 2,040793 < 4 - 1,6334, para a regressão mencionada não se rejeita a hipótese 
numa de ausência de autocorrelação.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - V - F.
B V - F - V.
C V - V - V.
D F - F - V.
Quando se faz uma análise de regressão, deseja-se que os parâmetros estimados sejam 
consistentes, eficientes e não tendenciosos. Para verificar esta robustez nos resultados, existe uma 
série de testes estatísticos possíveis. Abaixo das sentenças segue informações sobre os valores 
críticos para uma regressão com 40 observações. Sobre o exposto, classifique V para as sentenças 
verdadeiras e F para as falsas:
( ) Com as informações que se dispõe, pode-se afirmar que se trata de uma regressão linear simples.
( ) O nível de significância utilizado para encontrar os valores críticos foi de 10%.
( ) Encontrar o valor crítico é encontrar a estatística t que estabelece os limites em que se tem a área 
do intervalo de confiança, neste caso, -2,02439 à esquerda do intervalo e 2,02439 à direita do 
intervalo.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
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A V - V - F.
B V - F - V.
C F - V - V.
D V - V - V.
Atenção: Esta questão foi cancelada, porém a pontuação foi considerada.
(ENADE, 2018) As ações de empresas nacionais podem ter relação com os índices financeiros 
internacionais. Em busca de evidências empíricas, um analista coletou dados diários das ações de 
duas empresas brasileiras (empresa X e empresa Y) e estimou os modelos apresentados na tabela a 
seguir, usando o índice Nasdaq como variável explicativa. Com base nos resultados apresentados e 
considerando 5% de significância, assinale a alternativa CORRETA:
A Rejeita-se a hipótese de homocedasticidade para a Empresa X e rejeita-se a hipótese de não
autocorrelação para ambas as empresas.
B Rejeitam-se as hipóteses de heterocedasticidade e não autocorrelação para ambas as empresas.
C Não se rejeita a hipótese de homocedasticidade para a empresa X e não se rejeita a hipótese de
não autocorrelação para a empresa Y.
D Rejeita-se a hipótese de homocedasticidade para a empresa X e não se rejeita a hipótese de não
autocorrelação para a empresa Y.
(ENADE, 2015) 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.
No modelo econométrico expresso tem-se:
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, avalie as afirmações a seguir:
I- Não é possível rejeitar H0 ao nível de significância de 5%.
II- Em face dos resultados, ao nível de significância de 1%, rejeita-se a H0.
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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 decrescentes.
É correto o que se afirma em:
A III, apenas.
B II e III, apenas.
C I e II, apenas.
D I, apenas.
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