Econometria - PROVA PRESENCIAL ONLINE

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 AVALIAÇÕES 2023/4 / PROVA - AVP2023/4
Questão 1
Incorreto
Atingiu 0,00 de
0,40
Iniciado em segunda, 20 nov 2023, 18:03
Estado Finalizada
Concluída em segunda, 20 nov 2023, 23:20
Tempo
empregado
5 horas 17 minutos
Avaliar 2,80 de um máximo de 6,00(47%)
Na análise empírica vimos que há três tipos de dados
disponíveis, as séries de tempo, os cortes transversais e os
dados combinados (ou dados em painel), que são
combinações de séries temporais e corte transversal.
Deste modo, analise as afirmatias abaixo e classifique-as
com “V” para verdadeiro e “F” para falso:
(  ) Gujarati e Porter (2011) explicam que em estudos de corte
horizontal os dados são frequentemente coletados através
de amostras aleatórias de unidades, tais como domicílios ou
empresas.
(  ) Quando lidamos com séries temporais, as observações
seguem uma ordem natural ao longo do tempo dessa série.
(  ) A premissa de ausência de autocorrelação ou correlação
serial nos termos de erro exigida no modelo de regressão
linear clássico não é respeitada.
(  ) Como no caso da heterocedasticidade, os estimadores de
MQO embora lineares, não tendenciosos e assintoticamente
distribuídos de modo normal, não mais apresentam variância
mínima, ou seja, deixam de ser eficientes.
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Questão 2
Incorreto
Atingiu 0,00 de
0,40
Assinale a alternativa correta:
Escolha uma opção:
a. V, F, V, F. 
b. F, F, V, F.
c. F, F, V, V.
d. F, V, F, F.
e. F, V, V, V.
Com o teste t, testamos a significância dos parâmetros de
forma individual. No entanto, podemos analisar se os
parâmetros são iguais a zero, por exemplo, de forma
conjunta. Imagine que queiramos testar se:
H0: β2=3=0
Nesse caso, Gujarati e Porter (2011) explicam que não
podemos fazer a inferência separadamente. Recorre-se
então à técnica de análise da variância, através do teste F. 
Deste modo, quanto ao método do teste F, analise as
afirmativas abaixo:
1. Os t e F oferecem duas formas alternativas de testar
H0: β2=0.
2. O teste F testa a significância dos estimadores
individualmente.
3. O teste F testa a significância das estimativas dos
parâmetros em conjunto.
4. O teste F determinada se a regressão está bem
especificada.
É verdadeiro o que se afirma em:
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Questão 3
Incorreto
Atingiu 0,00 de
0,40
Escolha uma opção:
a. Apenas I e III estão corretas. 
b. Apenas I, II e III estão corretas.
c. Apenas I, III e IV estão corretas.
d. Apenas II, III e IV estão corretas.
e. Todas as alternativas estão corretas.
Com o teste t, testamos a significância dos parâmetros de
forma individual. No entanto, podemos analisar se os
parâmetros são iguais a zero, por exemplo, de forma
conjunta. Imagine que queiramos testar se:
H0: β2=3=0
Nesse caso, Gujarati e Porter (2011) explicam que não
podemos fazer a inferência separadamente. Recorre-se
então à técnica de análise da variância, através do teste F. 
Deste modo, quanto ao método do teste t, analise as
afirmativas abaixo:
1. O teste t testa a significância dos estimadores
individualmente;
2. O teste t testa a significância das estimativas dos
parâmetros em conjunto. 
3. O teste t determinada se a regressão está bem
especificada. 
4. Os t e F oferecem duas formas iguais de testar H0:
β2=0.
Assinale a alternativa correta:
Escolha uma opção:
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Questão 4
Correto
Atingiu 0,40 de
0,40
Questão 5
Correto
Atingiu 0,40 de
0,40
Escolha uma opção:
a. Apenas I e III estão corretas.
b. Apenas II, III e IV estão corretas.
c. Apenas I, II e III estão corretas. 
d. Todas as alternativas estão corretas.
e. Apenas I e IV estão corretas.
Os modelos de regressão são ferramentas muito importantes
e úteis na análise da economia na prática. No entanto,
quando aplicamos esses modelos, não encontramos todas
as características necessárias para que, segundo a teoria
econométrica, tenhamos os melhores estimadores,
resultados e confiabilidade estatística. 
Não obstante, como se denomina o problema relacionado às
diferentes variâncias dos termo de erro?
Assinale a alternativa correta:
Escolha uma opção:
a. Homogenialisticidade.
b.
Heterocedasticidade. 
c. Hegelasticidade.
d. Heterogenialisticidade.
e. Homodasticidade.
Até agora observamos modelos que são lineares nos
parâmetros e nas variáveis. No entanto, como observamos
na unidade anterior, a premissa de linearidade requer que
somente os parâmetros sejam lineares, sem exigir isso das
variáveis.
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Questão 6
Incorreto
Atingiu 0,00 de
0,40
Alguns dos modelos funcionais alternativos mais utilizados
são os modelos log-linear. 
Assim, quanto a esta metodologia alternativa, analise as
afirmativas abaixo e classifique-as com “V” para verdadeiro e
“F” para falso:
(  ) Alguns dos modelos funcionais alternativos mais
utilizados são os modelos log-linear, que nos permitem medir
a elasticidade.
(  ) Alguns dos modelos funcionais alternativos mais
utilizados são os modelos log-linear, que nos permitem medir
a disrupção entre duas ou mais variáveis.
(  ) Para elaborar o modelo log-linear e estudar as
elasticidades, Gujarati et. al (2011) apresentam o modelo
conhecido como modelo de regressão exponencial.
(  ) O modelo pressupõe que o coeficiente de elasticidade
entre a variável dependente (Y), a explicativa (X) e o
coeficiente de inclinação (2), permaneçam constantes.
Assinale a alternativa correta:
Escolha uma opção:
a. V, V, V, V.
b. F, F, V, V.
c. V, F, V, V. 
d. F, V, F, V.
e. V, F, F, V.
Na análise empírica vimos que há três tipos de dados
disponíveis, as séries de tempo, os cortes transversais e os
dados combinados (ou dados em painel), que são
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0,40
Questão 7
Correto
Atingiu 0,40 de
0,40
dados combinados (ou dados em painel), que são
combinações de séries temporais e corte transversal.
Deste modo, analise as afirmatias abaixo e classifique-as
com “V” para verdadeiro e “F” para falso:
(  ) Gujarati e Porter (2011) explicam que em estudos de corte
horizontal os dados são frequentemente coletados através
de amostras aleatórias de unidades, tais como domicílios ou
empresas.
(  ) Quando lidamos com séries temporais, as observações
seguem uma ordem natural ao longo do tempo dessa série.
(  ) A premissa de ausência de autocorrelação ou correlação
serial nos termos de erro exigida no modelo de regressão
linear clássico não é respeitada.
(  ) Como no caso da heterocedasticidade, os estimadores de
MQO embora lineares, não tendenciosos e assintoticamente
distribuídos de modo normal, não mais apresentam variância
mínima, ou seja, deixam de ser eficientes.
Assinale a alternativa correta:
Escolha uma opção:
a. V, F, V, F. 
b. F, V, V, V.
c. F, F, V, V.
d. F, V, F, F.
e. F, F, V, F.
O modelo clássico linear tem algumas hipóteses para que ele
produza os melhores resultados, ou os estimadores BLUE.
Dentre essas hipóteses, que observamos na unidade I deste
material, está a de que os termos de erro tenham a mesma
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material, está a de que os termos de erro tenham a mesma
variância, ou seja, sejam homocidásticos. 
Os termos de erro com a mesma variância, ou
homocedásticos, podem serem representados na figura
abaixo: 
Figura 1: Termo de erro homocedástico
Fonte: Gujarati e Porter (2001).
Sendo assim, analise as afirmativas abaixo:
1. A figura mostra uma regressão linear da relação entre
poupança e renda, além de um terceiro eixo com a
densidade de probabilidade.
2. A figura mostra uma regressão exponencial da relação
entre poupança e renda, além de um terceiro eixo com
a densidade de probabilidade.
3. A distribuição de probabilidade dos dados é igual ao
longo da curva, o que nos mostra que a variância da
diferença entre o a observação e a reta estimada, ou
seja, o erro aleatório, é homocedástico. 
4. As distribuições de probabilidade (representadas pelos
sinos), são diferentes. Alguns são mais achatados,
mostrando que as observações são mais espalhadasem uma área maior em torno da reta de regressão,
enquanto a primeira é menos achatada, mostrando que
a maioria das observações se encontram muito
próxima a reta de regressão.
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Questão 8
Correto
Atingiu 0,40 de
0,40
próxima a reta de regressão.
Assinale a alternativa correta:
Escolha uma opção:
a. Apenas II e III estão corretas.
b. Todas as alternativas estão corretas.
c. Apenas I e III estão corretas 
d. Apenas I, II e III estão corretas.
e. Apenas II, III e IV estão corretas.
Os modelos de regressão são ferramentas muito importantes
e úteis na análise da economia na prática. No entanto,
quando aplicamos esses modelos, não encontramos todas
as características necessárias para que, segundo a teoria
econométrica, tenhamos os melhores estimadores,
resultados e confiabilidade estatística. 
Não obstante, como se denomina o problema relacionado às
diferentes variâncias dos termo de erro?
Assinale a alternativa correta:
Escolha uma opção:
a. Homogenialisticidade
b. Homodasticidade.
c. Heterocedasticidade. 
d. Heterogenialisticidade.
e. Hegelasticidade.
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Questão 9
Correto
Atingiu 0,40 de
0,40
Questão 10
Incorreto
A econometria se baseia no desenvolvimento de métodos
estatísticos para medição e estimação de relações existentes
na economia, ou no nosso cotidiano. Através dela, podemos
testar teorias, avaliar políticas econômicas e escolhas
empresariais e então, tomar decisões. (WOOLDRIDGE, 2016)
Com base nesta informação analise as asserções abaixo:
1. Gujarati e Porter (2011, p. 25) revela que, em uma
interpretação literal, econometria significa “medição
econômica”.
OU SEJA,
2. É o ato de usar os dados para fazer medições e, a
partir delas, tirar conclusões.
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
Escolha uma opção:
a. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas
a II não é uma justificativa correta da I.
b. As asserções I e II são proposições falsas.
c. A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma
proposição verdadeira.
d. A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é
uma proposição falsa.
e.
As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II é uma
justificativa correta da I. 
Apesar de a econometria ser um instrumento para pesquisa
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Incorreto
Atingiu 0,00 de
0,40
Questão 11
Incorreto
Atingiu 0,00 de
0,40
empírica e científica, não se pode utilizá-la como um
instrumento direto e automático, com uma mecânica
totalmente objetiva. É necessário entender seus processos e
os modelos econômicos de modo a compreender o que se
está fazendo e avaliar cada etapa do processo. 
Tendo em vista a dificuldade de se ter todas essas
características não é incomum, é provável que algum erro de
especificação ocorra no desenvolvimento dos modelos
econométricos. 
Assim, Alguns desses erros, segundo Gujarati e Porter (2011) 
são:
1. Omissão de uma ou mais variáveis relevantes;
2. Inclusão de uma ou mais variáveis desnecessárias;
3. Exclusão da forma funcional errada;
4. Erros de fórmulas.
É verdadeiro o que se afirma em:
Escolha uma opção:
a. Apenas I e II estão corretas.
b. Todas as alternativas estão corretas.
c. Apenas II e III estão corretas.
d. Apenas III e IV estão corretas
e. Apenas I, II e III estão corretas. 
A abordagem do intervalo de confiança utiliza as noções que
observamos no final da unidade anterior. Se usarmos
novamente o exemplo da lei psicológica fundamental
keynesiana – o modelo no qual relacionamos os gastos com
consumo e a renda de um indivíduo que conclui que se a
renda aumenta, o consumo aumenta em uma proporção
menor – temos que a propensão marginal a consumir (PMC)
era de 0,5091. 
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Questão 12
Incorreto
Atingiu 0,00 de
era de 0,5091. 
Gujarati e Porter (2011) supõem os seguintes postulados. 
H0: 2=0,3
H1: 2≠0,3
Deste modo, quanto a esta suposição, analise as afirmativas
abaixo:
1. Apresenta a hipótese nula de que a PMC verdadeira
seja de 0,3.
2. A hipótese que contradiz a hipótese nula, ou seja, a
hipótese alternativa diz que a PMC é diferente de 0,5.
3. A hipótese nula é uma hipótese simples e a alternativa
é composta, o que é conhecido como uma hipótese
bilateral. Nesse sentido, devemos identificar se o 2, o
parâmetro estimado, é compatível com a hipótese nula.
4. Se a hipótese nula ou alternativa fosse representada
por maior (>) ou menor (<), ao invés de diferente ou
igual, teríamos uma hipótese monolateral, ou
monocaudal, que utiliza somente uma cauda da
distribuição de probabilidade do teste. 
Assinale a alternativa correta:
Escolha uma opção:
a. Apenas I, II e III estão corretas.
b. Apenas I, III e IV estão corretas.
c. Apenas II e III estão corretas.
d. Apenas II, III e IV estão corretas.
e. Todas as alternativas estão corretas. 
A econometria é uma ferramenta para análises econômicas e
estatísticas que permitem fazer projeções, estimativas,
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Atingiu 0,00 de
0,40 análises e inferências sobre as variáveis do nosso dia-a-dia.
A figura abaixo mostra um resultado de um modelo de
regressão múltipla “rodado” no software Gretl, voltaremos à
essas saídas quando tratarmos do modelo, mas perceba
onde os principais resultados se encontram:
Figura 1: Exemplo de saída de software estatístico
Fonte: saída do Gretl (destaques do autor).
Diante disto, analise as afirmativas abaixo:
1. O destaque em verde demonstra o resultado para os
coeficientes calculados de cada variável explicativa.
2. O destaque em preto mostra o resultado do teste t, o
qual utiliza-se para fazer inferências estatísticas.
3. Os destaques em laranja mostram o R2 e o R2
ajustados.
4. Os modelos econométricos se adequam ao objetivo da
metodologia científica empírica e nos permite uma
gama de análises.
Assinale a alternativa correta:
Escolha uma opção:
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Questão 13
Incorreto
Atingiu 0,00 de
0,40
Escolha uma opção:
a. Apenas III e IV estão corretas.
b. Apenas II, III e IV estão corretas.
c. Apenas II e III estão corretas.
d. Apenas I, II e III estão corretas.
e. Todas as alternativas estão corretas. 
Se estivermos testando uma hipótese nula de que o verdadeiro valor de 2 é igual à zero,
queremos que o nível de significância seja o menor possível. Se observarmos na tabela t
escolheremos entre 1%, 5% ou 10%. No entanto, utilizando os softwares econométricos
alcançamos que valor p para 2 é igual a (0,000000289). Ou seja, é menor que o nível de
significância de 1%. Assim, a interpretação será: nossas estimativas são estatisticamente
significativas com mais de 99% de confiança. 
Assim, de maneira prática, quando observamos as saídas do software, como mostra a figura
1 abaixo, é possível definimos as seguintes regras de decisão:
Figura 1: Exemplo de saída de software estatístico1’
Fonte: saída do Gretl (destaques do autor).
1. Se p value (valor p) < 0,01: podemos rejeitar a hipótese nula de que o parâmetro é
igual a 0 com 1% de significância, portanto, nossa variável é estatisticamente
significativa. 
2. Se p value (valor p) < 0,05: : podemos rejeitar a hipótese nula de que o parâmetro é
igual a 0 com 5% de significância, portanto, nossa variável é estatisticamente
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Questão 14
Correto
Atingiu 0,40 de
0,40
igual a 0 com 5% de significância, portanto, nossa variável é estatisticamente
significativa.
3. Se p value (valor p) > 0,10: :  não podemos rejeitar a hipótese nula de que o parâmetro
é igual a 0 com 10% de significância, portanto, nossa variável é não é estatisticamente
significativa.
4. Se p value (valor p) < 0,10 : podemos rejeitar a hipótese nula de que o parâmetro é
igual a 0 com 10% de significância, portanto, nossa variável é estatisticamente
significativa.
É verdadeiro o que se afirma em:
Escolha uma opção:
a. Apenas I, II e III estão corretas. 
b. Apenas II e III estão corretas.
c. Apenas II, III e IV estão corretas.
d. Todas as alternativas estão corretas.
e. ApenasI e III estão corretas.
São fundamentais para a inferência estatística. As hipóteses
estatísticas são afirmativas a respeito de um parâmetro de
uma distribuição de probabilidade. Por exemplo, se
observamos a produção de uma máquina industrial podemos
formular a hipótese de que a máquina fábrica 5 peças por
hora. Formalmente, isso pode ser escrito por: !"!": ##=2,5ℎℎ"$%"$%!!1: ##≠2,5ℎℎ"$%"$%
Deste modo, tal afirmação se refere a(o):
Assinale a alternativa correta:
Escolha uma opção:
a. Probabilidade.
b. Cálculo de erro.
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Questão 15
Correto
Atingiu 0,40 de
0,40
b. Cálculo de erro.
c. Testes de acertos.
d. Testes de hipóteses. 
e. Tentativa de erro e acerto.
O pesquisador pode, para atender suas hipóteses, alterar seu
modelo de forma que encontre os resultados desejados.  Por
exemplo, ele pode fazer um gráfico dos resíduos estimados e
observar se eles apresentam algum padrão. Se isto
acontecer, indica que eles estão representando alguma
variável que deveria ter sido incluída no modelo, mas não foi.
Tal afirmação se refere a(o):
Escolha uma opção:
a. Inércia
b. Manipulação dos dados
c. Viés de especificação: o caso das variáveis excluídas

d. Ausência de estacionariedade
e. Defasagens
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