AV Econometria comentada

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Econometria
Professor(a): Daisy Asmann Lima (Doutorado)
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Prepare-se! Chegou a hora de você testar o conhecimento adquirido nesta disciplina. A Avaliação Virtual (AV) é composta por questões objetivas e
corresponde a 100% da média final. Você tem até cinco tentativas para “Enviar” as questões, que são automaticamente corrigidas. Você pode
responder as questões consultando o material de estudos, mas lembre-se de cumprir o prazo estabelecido. Boa prova!
Os modelos mais básicos de série de tempo usam as defasagens da série ou do termo do erro. Não há outras variáveis, então, são
chamados de univariados. Leia e associe as informações indicadas por letras e números, segundo o modelo de séries temporais e suas
hipóteses.
I. Modelo univariado. 
II. Modelo multivariado. 
III. Estacionariedade. 
A. Modelo que é explicado pelas suas próprias defasagens. 
B. Modelo em que são incluídas outras variáveis explicativas. 
C. Uma série temporal é estacionária quando suas características estatísticas são constantes ao longo do tempo.
Assinale a alternativa que traz a associação correta entre as duas listas:
Alternativas:
III-C; II-A; I-B.
I-A; II-C; III-B.
II-C; III-A; I-B.
I-A; II-B; III-C.  CORRETO
I-C; II-A; III-B.
Código da questão: 75751
Sobre o modelo linear clássico e seus pressupostos, analise as afirmativas a seguir e assinale-as com V (verdadeiro) ou F (falso): 
( ) É um modelo em que esperamos que x explique y. Assim, podemos dizer que y é a variável dependente e x é a variável independente. 
( ) É um modelo que estima uma reta com base nos valores das observações de x. 
( ) Ao estabelecermos uma reação entre y e x, podemos dizer que há relação de causalidade. 
( ) Quando temos uma reta com inclinação positiva, então, podemos dizer que há uma relação linear positiva entre as variáveis. 
( ) Quando temos uma reta com inclinação negativa, então, podemos dizer que há uma relação linear positiva entre as variáveis. 
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta de V e F:
Alternativas:
F – V – F – V – V.
V – F – F – V – V.
V – V – F – V – F.  CORRETO
F – V – F – V – F.
V – V – V – V – F.
Resolução comentada:
A correta associação é: I A – Modelo univariado é aquele que é explicado pelas suas próprias defasagens. II B – Modelo multivariado é
aquele em que são incluídas outras variáveis explicativas. III C – Uma série temporal é estacionária quando suas características
estatísticas são constantes ao longo do tempo.
Resolução comentada:
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Avaliação enviada com sucesso 
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Código da questão: 75740
Sobre o modelo linear clássico e seus pressupostos, analise as afirmativas a seguir e assinale-as com V (verdadeiro) ou F (falso): 
( ) Para resolver um problema de minimização, é preciso derivar a expressão desejada em relação à variável de interesse e igualar a zero. 
( ) O coeficiente de determinação é representado por R2. 
( ) O R2 pode ser representado pela divisão entre SQT e SQE. 
( ) É possível encontrar o R2 ajustado, que não é alterado pelo acréscimo de variáveis ao modelo. 
( ) O R2 ajustado está entre zero e um. 
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta de V e F:
Alternativas:
F – V – F – V – V.
V – V – V – V – F.
V – F – F – V – V.
V – V – F – V – F.  CORRETO
F – V – F – V – F.
Código da questão: 75745
Uma empresa identificou que possui algumas séries de dados que precisam ser analisados. A demanda é analisar se os dados são
cointegrados ou não. Vale considerar que cointegração é a relação entre variáveis não estacionárias, que partilham algo a longo prazo. Outra
forma de análise é a abordagem vetorial. Para concretizar essa tarefa, é necessário utilizar um software que pode ser o Rstudio, por exemplo.
Sobre o processo análise de dados para essa empresa, analise as assertivas a seguir e identifique as corretas: 
I. Se as duas variáveis não forem estacionárias, em geral, não poderemos estimar o seguinte modelo: 𝑧𝑡=𝛽𝑥𝑡+𝑢𝑡. (Início da descrição: z t é
igual a beta x t mais mi t. Fim da descrição.) 
II. Um modelo pode ser estimado por MQO se as séries forem cointegradas. 
III. O procedimento de Engle-Granger é usado para identificar se as séries são estacionárias. 
IV. O vetor de cointegração estabelece uma combinação estacionária de séries não estacionárias. 
V. Se possuímos 𝑁 variáveis não estacionárias no modelo, poderemos encontrar, no máximo 𝑁+1 vetores de cointegração. (Início da
descrição: n mais um. Fim da descrição.) 
São verdadeiras:
Alternativas:
I, II e IV, apenas. CORRETO
I, II e IV, apenas.
I, III e IV, apenas.
I, II e III, apenas.  INCORRETO
I, II e V, apenas.
A primeira, a segunda e a quarta afirmativas são verdadeiras. Veja a forma correta das afirmativas falsas: Terceira – Ao estabelecermos
uma reação entre y e x, podemos dizer que há uma possível relação de causalidade. Quinta – Quando temos uma reta com inclinação
negativa, então, podemos dizer que há uma relação linear negativa entre as variáveis.
Resolução comentada:
A primeira, a segunda e a quarta afirmativas são verdadeiras. Veja a forma correta das afirmativas falsas: Terceira – O R2 pode ser
representado pela divisão entre SQE e SQT. Quinta - O 𝑅2 não está necessariamente entre zero e um, e este pode inclusive ser negativo.
Entretanto, sua interpretação continua similar ao 𝑅2: quanto maior seu valor, maior a parte de 𝑦 que é explicada pelo modelo.
Resolução comentada:
Avaliação enviada com sucesso 
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Avaliação enviada com sucesso 
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Código da questão: 75752
Sobre o modelo de série temporal, analise as afirmativas a seguir e assinale-as com V (verdadeiro) ou F (falso): 
( ) A Função de Autocorrelação (FAC) mostra como essa correlação evolui com o crescimento de 𝑘. (Início da descrição: k. Fim da descrição.)
( ) A Função de Autocorrelação Parcial (FACP) mostra a evolução da autocorrelação entre𝑦𝑡 e 𝑦𝑡−𝑘. (Início da descrição: y t e y t menos k. Fim
da descrição.) 
( ) Autocorrelação parcial é a correlação entre 𝑡 e 𝑡−𝑘, depois que excluímos os efeitos de todos os 𝑦′𝑠 entre 𝑡 e 𝑡−𝑘. (Início da descrição: y
linhas entre t e t menos k. Fim da descrição.) 
( ) Os gráficos da Função Autocorrelação e da Função Autocorrelação Parcial são denominados sazonalidade. 
( ) Uma série de tempo com tendência temporal significa que a série aumenta (ou diminui) à medida que o tempo decorre. 
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta de V e F:
Alternativas:
F – V – F – V – F.
V – F – F – V – V.
V – V – V – F – V.  CORRETO
F – V – F – V – V.
V – V – V – V – F.
Código da questão: 75750
A volatilidade _________ é o valor de uma opção relacionada à volatilidade _________ esperada. 
A volatilidade _________ é afetada pela seleção de um modelo estatístico aplicado aos dados históricos dos retornos do _________, geralmente,
um modelo de séries temporais.
 Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas:
Alternativas:
Implícita; futura; estatística; ativo.  CORRETO
Implícita; passada; matemática; passivo.
Explícita; futura; matemática; ativo.
Implícita; passada; estatística; passivo.
Explícita; futura; estatística; ativo.
Código da questão: 75754
Sobre o modelo de série temporal, analise as afirmativas a seguir e assinale-as com V (verdadeiro) ou F (falso): 
( ) Os modelos Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) são empregados para estimar a volatilidade da inflação. 
A alternativa III é incorreta, pois o procedimento de Engle-Granger é usado para identificar se as séries são cointegradas. A V é
incorreta, pois usamos o pacote plm para modelos lineares generalizados. A V é incorreta, pois se possuímos 𝑁 variáveis não
estacionárias no modelo, poderemos encontrar, no máximo, 𝑁−1 vetores de cointegração. (Início da descrição: n mais um. Fim da
descrição.)
Resolução comentada:
A primeira,a segunda, a terceira e a quinta afirmativas são verdadeiras. Veja a forma correta da afirmativa falsa: Os gráficos da Função
Autocorrelação e da Função Autocorrelação Parcial são denominados correlograma.
Resolução comentada:
A volatilidade implícita é o valor de uma opção relacionada à volatilidade futura esperada. A volatilidade estatística é afetada pela
seleção de um modelo estatístico aplicado aos dados históricos dos retornos do ativo, geralmente, um modelo de séries temporais.
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Avaliação enviada com sucesso 
Avaliação enviada com sucesso 
Avaliação enviada com sucesso 
8)
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( ) A questão é que o retorno não está relacionado linearmente, mas a volatilidade depende dos retornos anteriores, por meio de uma função
quadrática. 
( ) Modelos Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) possuem caudas gordas e agrupamento de períodos voláteis. 
( ) Um modelo ARCH é uma generalização dos modelos GARCH. 
( ) Os modelos GARCH possuem menos parâmetros. 
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta de V e F:
Alternativas:
V – V – V – V – F.
F – V – F – V – F.
F – V – F – V – V.
V – V – V – F – F.  CORRETO
V – F – F – V – V.
Código da questão: 75755
Os modelos mais básicos de série de tempo usam as defasagens da série ou do termo do erro. Não há outras variáveis, então, são
chamados de univariados. Leia e associe as informações indicadas por letras e números, segundo o modelo de séries temporais e suas
hipóteses. 
I. Quantmod. 
II. Dataframe. 
III. Performance analytics. 
A. Pacote usado para importar dados. 
B. É parecido a uma matriz, mas as colunas têm nomes e podem ter diferentes tipos de dados. 
C. É um pacote de análise de risco e de performance. 
Assinale a alternativa que traz a associação correta entre as duas listas:
Alternativas:
I-A; II-C; III-B.
III-C; II-A; I-B.
I-A; II-B; III-C.  CORRETO
II-C; III-A; I-B.
I-C; II-A; III-B.
Código da questão: 75756
Quando reunimos um grupo de informações sobre acontecimentos que se repetem em determinados períodos, temos um possível
resultado, ou seja, a realização do processo estocástico. Uma sucessão de variáveis imprevisíveis que ocorrem ao longo do tempo, é chamada
de:
Resolução comentada:
Modelos ARCH são usados para estimar a variância da inflação. A essência é que o retorno não é relacionado serialmente, porém, a
volatilidade depende de retornos passados por meio de uma função quadrática. Os modelos GARCH acabaram sendo muito usados, já
que reproduzem, com muita precisão, a distribuição dos retornos dos ativos. Portanto, isso significa que possuem caudas gordas e
agrupamento de períodos voláteis. Um modelo ARCH é uma generalização dos modelos GARCH. Os modelos GARCH possuem menos
parâmetros.
Resolução comentada:
A correta associação é: I A – Quantmod é um pacote usado para importar dados; II B – Dataframe é similar a uma matriz; III C –
Performance analytics é um pacote de análise de risco e de performance.
Avaliação enviada com sucesso 
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Avaliação enviada com sucesso 
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10)
Alternativas:
Processo contínuo.
Processo linear.
Processo discreto.
Processo quadrático.
Processo estocástico.  CORRETO
Código da questão: 75748
A volatilidade é uma métrica que mostra a variação de determinada grandeza. Os picos e quedas nos preços e retornos são apenas
consequências do surgimento aleatório de novas notícias, o que leva os investidores a mudarem suas expectativas. 
Um dos argumentos vai no sentido de que uma das principais causas da volatilidade seria:
Alternativas:
Mercado.
Tempo.
Retorno.
Negociação.  CORRETO
Quantidade.
Código da questão: 75753
Resolução comentada:
Uma sequência de variáveis aleatórias indexadas pelo tempo é chamada de processo estocástico (aleatório) ou processo de série
temporal. Quando coletamos um conjunto de dados, séries temporais, obtemos um resultado possível ou realização do processo
estocástico.
Resolução comentada:
Morettin (2017) define a volatilidade como uma medida que representa a variabilidade de uma variável. Segundo alguns analistas, as
flutuações nos preços e retornos são decorrentes apenas da chegada casual de novas notícias, levando os investidores a ajustarem suas
expectativas. Já Hull e White (1987), entre outros, argumentaram que a negociação é uma das principais causas da volatilidade.
MORETTIN, P. A. Econometria financeira: um curso em séries temporais financeiras. São Paulo: Blucher, 2017. Disponível em:
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788521211310/. Acesso em: 14 fev. 2023. HULL, J.; WHITE, A. The pricing of options
on assets with stochastic volatilities. The journal of finance, [s. l.], v. 42, n. 2, p. 281-300, 1987.
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