Econometria atividade 03

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ATIVIDADE 3 - ECO - ECONOMETRIA - 52/2022
Período:09/05/2022 08:00 a 27/05/2022 23:59 (Horário de Brasília)
Status:ENCERRADO
Nota máxima:1,50
Gabarito:Gabarito será liberado no dia 02/07/2022 00:00 (Horário de Brasília)
Nota obtida:1,05
1ª QUESTÃO
A análise sobre séries temporais, mostra a evolução de variáveis conforme o passar do tempo (anos, meses,
dias) elas podem ser contínuas sendo demonstrada por "(t)" ou Discretas sendo represetada por "t". No
caso de uma variavel ser  discreta,  o conjunto de resultados possíveis é finito ou enumerável e caso seja
continua,  os valores são expressos como intervalo ou união de números reais. 
 GUJARATI, D. N.; PORTER, D. C. Econometria Básica, 5. ed. Bookman: Porto Alegre, 2011(adaptado) 
Com base em seu conhecimento sobre processos estocásticos e no texto apresentado, analise as asserções
a seguir e a relação proposta entre elas:
  
I. Um processo aleatório ou estocástico é uma coleção de variáveis aleatórias ordenadas no tempo. Se
deixarmos que Y denote uma variável aleatória, e se ela for contínua, nós a denotaremos como Y(t); mas, se
for discreta, denotaremos como Yt. Um exemplo de variável continua seria o peso, e um exemplo de
discreta é o gasto publico. 
  
PORQUE
  
II. Se Yt representa o gasto público, temos Y1, Y2, Y3, ...., Y242, Y243, Y244, em que o subscrito 1 denota a
primeira observação (isto é, o gasto público no ano 1) e o subscrito 244 denota a última observação (gasto
público do período final avaliado). 
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
 
ALTERNATIVAS
As asserções I e II são verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
As asserções I e II são verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa.
A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira.
As asserções I e II são falsas.
2ª QUESTÃO
12/05/2024, 16:38 Unicesumar - Ensino a Distância
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Em teoria de probabilidade e estatística, uma raiz unitária é uma característica de alguns processos
estocásticos que podem causar problemas em inferência estatística envolvendo modelos de séries
temporais. Um processo estocástico linear possui uma raiz unitária se 1 for a raiz da equação
característica do processo. Esse processo não é estacionário, mas nem sempre tem uma tendência.
 Os processos de raiz unitária às vezes podem ser confundidos com processos estacionários de tendência;
embora compartilhem muitas propriedades, são diferentes em muitos aspectos. É possível que uma série
temporal seja não estacionária, mas não tenha raiz unitária e seja tendencialmente estacionária. Em
processos de raiz unitária e de tendência estacionária, a média pode estar crescendo ou diminuindo ao
longo do tempo; no entanto, na presença de um choque, os processos estacionários de tendência revertem
à média (ou seja, transitórios, a série temporal convergirá novamente para a média crescente, que não foi
afetada pelo choque), enquanto os processos de raiz unitária têm um impacto permanente sobre a média
(ou seja, sem convergência ao longo do tempo).
 
Disponível em: <https://stringfixer.com/pt/Unit_root>. Acesso em: 03 abr 2022.
O excerto aborda os processos de raiz unitária em séries temporais. Mas, qual teste estatístico prossibilita
identificar se a série possui raiz unitária? Assinale alternativa correta.
ALTERNATIVAS
Teste de Kolmogorov-Smirnov.
Teste de Dickey-Fuller (DF).
Teste de Anderson-Darling.
Teste de Durbin-Watson.
Teste de Ryan-Joiner.
3ª QUESTÃO
12/05/2024, 16:38 Unicesumar - Ensino a Distância
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O modelo de probabilidade linear (MPL) tem como função analisar um determinado evento diante de uma
situação condicional, pode-se adotar como exemplo, um modelo que apresenta a probabilidade de uma
família ter um imóvel e cuja renda é dada pelo montante, X . O modelo abaixo representa o resultado desta
regressão: 
                                                                                                                  Yi = - 0, 9457 + 0,1021 X
em que (1 = possui uma casa, 0 = não possui uma casa) e renda familiar X (milhares de dólares) 
GUJARATI, D. N.; PORTER, D. C. Econometria Básica. 5. ed. Bookman: Porto Alegre, 2011 (adaptado). 
  
Com base no texto e modelo apresentado, interprete as afirmativas a seguir:
I. O valor de intercepto esta condizente com a teoria.  
II.  A condição necessária para se ter uma casa no exemplo apresentado, é ter uma renda positiva. 
III.  O valor de 0,1021 indica que uma variação positiva de $1000 irá aumentar a probabilidade de possuir
uma casa própria em 10%.
IV. O valor de inclinação de 0,1021 indica que uma variação positiva de 10 ($10,000) apresenta uma
probabilidade de 7% de que uma família com essa faixa de renda possua uma casa. 
  
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I, apenas.
II e IV, apenas.
III e IV, apenas.
I, II e III, apenas.
I, II, III e IV.
4ª QUESTÃO
i
i  
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Se há uma verdadeira simultaneidade entre um conjunto de variáveis, todas elas devem ser tratadas em pé
de igualdade; não deve haver qualquer distinção a priori entre as variáveis endógenas e exógenas, e, assim,
foi desenvolvido o modelo VAR - Vetor Autorregressivo.
 
 SILVA, Sidinei Silvério da. Econometria. UniCesumar: Centro Universitário Cesumar. Núcleo de Educação à
Distância. Maringá-PR, 2021.
Face o exposto, avalie as afirmações seguites.
I. A totalidade das variáveis em VAR são exógenas.
II. Ao contrário dos modelos de equações simultâneas, o modelo VAR é ateórico, porque usa menos
informação prévia.
III. Por causa de sua ênfase na previsão, os modelos VAR são menos adequados para a análise de política
econômica.
IV. As previsões obtidas pelo modelo VAR são, em muitos casos, melhores do que as obtidas com os mais
complexos modelos de equações simultâneas.
É correto apenas o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I.
I e III.
II e IV.
II, III e IV.
I, II, III e IV.
5ª QUESTÃO
Caro aluno, uma questão interessante emerge para a análise de regressão de dados em painel, em virtude
da interação de variáveis individuais com a série temporal, possibilitando a elevação da complexidade da
análise. Desta forma, várias possibilidades de análise de modelos de regressão surgem. Assim, qual modelo
de regressão de dados em painel considera que o intercepto assume um valor médio comum entre os
indivíduos e os coeficientes angulares variam ao longo do tempo e também entre indivíduos? Assinale a
alternativa correta.
ALTERNATIVAS
Modelo de equações simultâneas.
Modelo de efeitos aleatórios.
Modelo de efeitos fixos.
Modelo autoregressivo.
Modelo pooled.
6ª QUESTÃO
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Analise as hipóteses selecionadas do modelo de regressão linear a seguir: 
 
Hipótese 4. Para os X dados, a variância do termo de erro u  é constante ou homocedástica. 
Hipótese 5. Para os X dados, não há autocorrelação, nem correlação serial, entre os termos de erro. 
Hipótese 6. O número de observações n deve ser maior que o número de parâmetros a serem estimados. 
Hipótese 7. Deve haver variação suficiente nos valores das variáveis X.  
Hipótese 8. Não há colinearidade exata entre as variáveis X. 
 
As Hipóteses 6, 7 e 8, tratam sobre o problema de multicolinearidade; a Hipótese 4 é relacionada ao
problema de heterocedasticidade e a Hipótese 5 é sobre autocorrelação.
  
GUJARATI, D. N.; PORTER, D. C. Econometria Básica, 5. ed. Bookman: Porto Alegre, 2011. (adaptado)  
 
Diante das informações apresentadas e sobre seus conhecimentos relacionados aos problemas de
estimação, analise as afirmativas a seguir: 
 
I. As hipóteses 4 e 5 estão relacionadas entre si, uma vez que tratam sobre o termo de erro.  
II. As hipóteses 6, 7 e 8, que representam o problema de multicolinearidade, estão intimamente ligadas.  
III. A hipótese 4, relacionada a heterocedasticidade, demonstra quegrandes variações entre os valores de x,
afetam o termo de erro u . 
IV. A hipótese 5 diz respeito a ausência de padrões nos termos de erro, ou seja, que o termo de erro
relacionado a qualquer uma das observações não é influenciado pelo termo de erro de qualquer outra
observação.
 
É correto o que se afirma em 
ALTERNATIVAS
I e IV, apenas.
II e III, apenas.
III e IV, apenas. 
I, II e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
7ª QUESTÃO
i
i
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Em uma equação que haja o problema de simultaniedade o método MQO, pode não ser o mais indicado.
Pois ao aplicar de maneira errada, os estimadores não serão apenas viesados, mas também inconsistentes;
isto é, o viés não desaparece. Há, contudo, uma situação em que os MQO podem ser aplicados
apropriadamente mesmo no contexto das equações simultâneas. Esse é o caso dos modelos recursivos,
desde que as variaveis não sejam correlacionadas com o termo de distúrbio u ,No sistema recursivo, os
MQO podem ser aplicados a cada uma das equações separadamente. Na verdade, não temos um problema
simultaneidade nessa situação. Com base na estrutura de tal sistema, é claro que não há interdependência
entre as variáveis endógenas. Portanto, Y1 afeta Y2, mas Y2 não afeta Y1.. Analise as equações a seguir,
extraídas do livro Gujarati e Porter (2011):
 GUJARATI, D. N.; PORTER, D. C. Econometria Básica. 5. ed. Bookman: Porto Alegre, 2011(adaptado).
 
Considerando as informações apresentadas, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:
 
I.  Ao analisar a primeira questão, percebemos que no lado direito existe apenas variáveis exógenas, ao
adotar a hipótese de que elas não são correlacionadas com o termo de distúrbio u , satisfazendo a
premissa de não correlação entre as variáveis explanatórias. Dessa forma os MQO podem ser aplicados
diretamente nessa equação. O MQO também pode ser aplicado na segunda equação desde que Y  e
u  sejam não correlacionados. 
  
PORQUE
  
II.  u , que afeta Y , não está correlacionado com u . Ao adotar a hipotese de que, Y  é uma variável que
afeta Y , Mas Y não afeta Y1, pode-se proceder com a estimação dos MQO dessa equação. A
mesma logica é aplicada a terceira equação, desde que Y  e u  sejam não correlacionados. 
 
 
Com base nas asserções apresentadas, assinale a alternativa correta:   
  
ALTERNATIVAS
As asserções I e II são verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
As asserções I e II são verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa.
A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira.
As asserções I e II são falsas.
1t
1t
1t
2t
1 1 2 1
2 2 
1t 2t
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8ª QUESTÃO
Para Wooldridge (2010), modelos em dados em painel, embora incorporem dimensões de cortes
transversais e series temporais, difere em alguns aspectos importantes de um agrupamento independente
de cortes transversais. Ao supor um modelo que incorpore, indivíduos, famílias, empresas, cidades, estados,
etc. será acompanhado da sua evolução ao longo do tempo.  
 
  
WOOLDRIDGE, J. Introdução À Econometria: Uma Abordagem Moderna. 3ª ed. São
Paulo: Cengage Learning, 2017. 
 
 
Com base no texto apresentado, interprete as afirmações a seguir:
  
I.  O estudo de dados em painel é baseado em um indivíduo ao longo do tempo.  
II. A análise sobre os estados do Brasil ao longo do tempo é um exemplo de dados em painel.  
III. O modelo de dados em painel, apresenta como desvantagem um menor número de informações.  
IV. O estudo sobre várias empresas ao longo de 10 anos, pode ser descrito como um modelo de dados em
painel. 
  
  
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I, apenas.
II e IV, apenas.
III e IV, apenas.
I, II e III, apenas.
I, II, III e IV.
9ª QUESTÃO
12/05/2024, 16:38 Unicesumar - Ensino a Distância
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Considerando os modelos de resposta qualitativa, avalie a figura abaixo, que representa a relação entre a
variável dependente e as independentes, em que  os valores previstos permanecem entre 0 e 1, sendo
definidos pelos coeficientes estimados. 
 
Figura 1. Representação da relação entre a variável dependente e as independentes
Fonte: UFFS (2022).
Esta representação gráfica demonstra qual modelo de resposta qualitativa? Assinale a alternativa correta.
ALTERNATIVAS
Modelo MPL.
Modelo Logit.
Modelo Probit.
Modelo Tobit.
Modelo de Poisson.
10ª QUESTÃO
12/05/2024, 16:38 Unicesumar - Ensino a Distância
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Caro(a) estudante, a metodologia de dados em painel é indicada quando estão disponíveis observações
longitudinais, ou seja, por indivíduos num espaço de tempo, o que fornece informações a respeito de
possíveis heterogeneidades individuais.
 
 SILVA, Sidinei Silvério da. Econometria. UniCesumar: Centro Universitário Cesumar. Núcleo de Educação à
Distância. Maringá-PR, 2021.
Face o exposto, avalie as afirmações seguintes em relação às vantagens de se trabalhar com dados em
painel:
 
I. Discriminação de diferenças individuais e temporais: permite identificar efeitos que não seriam
detectados isoladamente com dados em corte transversal ou séries temporais: por exemplo, verificar
simultaneamente como características da empresa (corte transversal) e mudanças tecnológicas (dados
temporais) afetam produtividade de indústrias.
II. Maior número de graus de liberdade: o tamanho da amostra é o produto do número de observações
individuais (amostra de dados transversais) pelo tamanho da série temporal.
III. Diminui dificuldades inerentes às variáveis omitidas: por exemplo, a variação na renda média pode
ser devida a características específica não observáveis. Em uma regressão convencional esse efeito estaria
diluído na média; em dados em painel pode ser captado exclusivamente pelos coeficientes individuais.
É correto apenas o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I.
II.
III.
I e II.
I, II e III.
12/05/2024, 16:38 Unicesumar - Ensino a Distância
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