A5 N2 - RESOLUÇÃO DE MODELOS ECONOMÉTRICOS docx

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UNP – UNIVERSIDADE POTIGUAR 
BACHARELADO EM ESTATÍSTICA 
ACADÊMICO: EBERSON COSTA DELLAS 
DISCIPLINA: ECONOMETRIA APLICADA 
PROVA 5 – N2 – RESOLUÇÃO DE MODELOS ECONOMÉTRICOS 
 
01 - O erro tipo I é aquele em que se rejeita a hipótese nula quando ela é realmente verdade, 
concluindo que os resultados são estatisticamente significativos quando, na realidade, surgiram 
puramente por acaso ou por fatores não relacionados. Já o erro tipo II é aquele em que não se 
rejeita a hipótese nula quando ela é realmente falsa. Isso não é exatamente o mesmo que 
"aceitar" a hipótese nula, porque os testes de hipóteses só podem dizer se rejeitam a hipótese 
nula. 
 
A respeito dos erros tipo I e tipo II, assinale a alternativa que pode representar uma redução do 
risco de cometer o erro tipo II. 
 
10% de significância. 
 
02 - Além do teste T e do teste F, podemos utilizar também a probabilidade de significância para 
os testes qui-quadrado e Z. A principal diferença entre o teste Z e o qui-quadrado é que o teste Z 
é um teste estatístico, se os resultados dos meios de duas populações variarem entre si. 
 
Com base no que foi apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. 
 
I. O teste qui-quadrado é um procedimento estatístico para determinar a diferença entre dados 
observados e esperados. 
PORQUE: 
II. o teste qui-quadrado também pode ser empregado para determinar se ele correlaciona-se com 
as variáveis categóricas em nossos dados. 
 
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta. 
 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I. 
 
03 - Um sistema de equações lineares é um conjunto finito de equações lineares, cada uma com 
as mesmas variáveis. Uma solução de sistema de equações lineares é vetor que é, 
simultaneamente, uma solução de cada equação no sistema. O conjunto solução de um sistema 
de equações lineares é o conjunto de todas as soluções do sistema. 
 
Com base no apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. 
 
I. Em um conjunto solução do sistema linear, dois sistemas lineares são chamados equivalentes 
se tiverem o mesmo conjunto solução. 
PORQUE: 
II. Cada solução do primeiro sistema é uma solução do segundo sistema, e cada solução do 
segundo sistema é uma solução do primeiro. 
 
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta: 
 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I. 
 
 
 
 
 
04 - Leia o trecho a seguir: 
 
“[...] a utilização dos testes T e F é explicitamente baseada na premissa de que o termo de 
erro, , e em geral distribuído, [...], se a premissa não for aplicável, o procedimento dos 
testes T e F é inválido em amostras pequenas”. 
 
GUJARATI, D. Econometria: princípios, teoria e aplicações práticas. Tradução de Cristina Yamagami. São Paulo: Saraiva, 2019. p. 14. 
(Disponível na Minha Biblioteca). 
 
Considerando o teste de hipóteses, com base no apresentado, analise as asserções a seguir e a 
relação proposta entre elas. 
 
I. Se for rejeitado, podemos afirmar que há uma relação significativa. 
PORQUE: 
II. Se não pode ser rejeitado, não podemos afirmar que há uma relação significativa. 
 
A seguir, assinale a alternativa correta. 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I. 
05 - Leia o trecho a seguir: 
 
“Em consequência, as inferências sobre os parâmetros de regressão na regressão não linear em 
geral se baseiam na teoria das amostras grandes. Essa teoria nos diz que, quando as amostras 
são grandes, os estimadores de mínimos quadrados e de máxima verossimilhança de modelos de 
regressão não linear com termos de erros normais distribuem-se quase normalmente, são quase 
não tendenciosos e têm variância muito próxima da mínima. A teoria das grandes amostras 
também se aplica quando os termos de erro não são normalmente distribuídos”. 
 
GUJARATI, D. N.; PORTER, D. C. Econometria básica. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, 2011. p. 529. 
 
Com base no apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. 
 
I. A MV fornece uma abordagem inconsistente. 
PORQUE: 
II. A MV pode ser utilizada se a média e a variância forem desconhecidas. 
 
A seguir, assinale a alternativa correta. 
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira. 
 
06 - Leia o trecho a seguir: 
 
“Como o nome sugere, a heterocedasticidade ou variância desigual pode ter uma estrutura 
autorregressiva na qual a heterocedasticidade observada ao longo de diferentes períodos pode 
ser autocorrelacionada”. 
 
GUJARATI, D. N.; PORTER, D. C. Econometria básica. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, 2011. p. 788. 
 
Se os erros residuais de um modelo de regressão linear, quando utilizado o modelo "mínimos 
quadrados ordinários", são heterocedásticos, podemos dizer que o modelo: 
Não é mais eficiente. 
 
 
07 - Leia o trecho a seguir: 
 
“É fundamental observar que, ao comparar dois modelos com base no coeficiente de 
determinação, ajustado ou não, o tamanho da amostra n e a variável dependente devem ser os 
mesmos; as variáveis explanatórias podem assumir qualquer forma”. 
 
GUJARATI, D. N.; PORTER, D. C. Econometria básica. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, 2011. p. 218. 
 
Diante disso, calcule o coeficiente de determinação a partir da seguinte 
fórmula (em que e ) e assinale a alternativa correta. 
97,1%. 
08 - Leia o trecho a seguir: 
 
“Mais importante, nas séries temporais econômicas, os valores sucessivos (defasagens) tendem a 
estar altamente correlacionados com o que o fantasma da multicolinearidade faz sua aparição. [...] 
a multicolinearidade conduz a estimativas pouco precisas, isto é, os erros-padrão tendem a ser 
grandes em relação aos coeficientes estimados. Em consequência, com base nas 
razões t estimadas, podem indicar (equivocadamente) que um coeficiente defasado é 
estatisticamente insignificante”. 
 
GUJARATI, D. N.; PORTER, D. C. Econometria básica. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, 2011. p. 620. 
 
Considere o excerto apresentado sobre os aspectos que descrevem a multicolinearidade e avalie 
as afirmações a seguir. 
 
I. A multicolinearidade pode ser descrita como distúrbio de dados. 
II. A multicolinearidade pode ser descrita como dependência quase linear. 
III. A multicolinearidade pode ser descrita como independência não linear. 
IV. A multicolinearidade pode ser descrita como variáveis ortogonais. 
 
É correto o que se afirma em: 
I e II, apenas. 
09 - Leia o trecho a seguir: 
 
“Para testarmos a hipótese nula (por exemplo, para testar sua validade), utilizamos a informação 
da amostra para obter o que é conhecido como estatística de teste. Muito frequentemente, essa 
estatística de teste torna-se o estimador pontual do parâmetro desconhecido. Então, tentamos 
descobrir a distribuição da amostra ou da probabilidade da estatística de teste e utilizamos a 
abordagem do intervalo de confiança ou o teste de significância para testar a hipótese nula”. 
 
GUJARATI, D. N.; PORTER, D. C. Econometria básica. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, 2011. p. 827. 
 
A respeito do teste de significância, p-valor do modelo, podemos afirmar que ele testa: 
A hipótese nula de não correlação. 
10 - Leia o excerto a seguir: 
 
“Uma grande vantagem da estatística d é que ela se baseia nos resíduos estimados, que 
costumam ser calculados na análise de regressão. Em razão dessa vantagem, agora se tornou 
prática comum informar o d de Durbin-Watson com outras medidas, como o , o ajustado, t 
e F. Embora atualmente seja empregado como rotina, é importante estar atento às hipóteses que 
fundamentam a estatística d”. 
 
GUJARATI, D. N.; PORTER, D. C. Econometria básica. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, 2011. p. 435. 
 
Com base no apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. 
 
I. Se - rejeitar e se — não rejeitar . 
PORQUE: 
II. Se — o teste Durbin-Watsoné inconclusivo. 
 
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta. 
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.