Questões de Concurso sobre Econometria em Economia

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A melhor de�nição para “população-alvo” e “população de estudo”, respectivamente, é: 
“população-alvo” é o conjunto de indivíduos ou unidades que efetivamente serão analisados no estudo e
“população de estudo" é o grupo de interesse para o qual as conclusões do estudo são generalizadas
“população-alvo” é o grupo de interesse para o qual as conclusões do estudo são generalizadas e “população
de estudo" é o conjunto de indivíduos ou unidades que efetivamente serão analisados
“população-alvo” é o grupo de indivíduos ou unidades para o qual as conclusões do estudo são generalizadas
e “população de estudo" é o grupo de indivíduos ou unidades que serão efetivamente generalizadas
  “população-alvo” é o grupo de interesse, ou seja, quem efetivamente solicitou o estudo e “população de
estudo" é o grupo de indivíduos ou unidades que efetivamente serão generalizadas
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Espaço amostral (S) e Evento são conceitos fundamentais na estatística e na probabilidade. Podemos de�nir como
Espaço amostral (S) e Evento, respectivamente: 
espaço amostral é qualquer subconjunto do evento, ou seja, é um conjunto de resultados possíveis do
experimento aleatório; e Evento é o conjunto de todos os resultados possíveis de um experimento
espaço amostral é o conjunto de todos os resultados possíveis de um experimento; e Evento é um único
elemento encontrado no espaço amostral (S), ou seja, é um item independente e único do experimento
aleatório
espaço amostral é o conjunto de todos os resultados possíveis de um experimento; e Evento é qualquer
subconjunto do espaço amostral (S), ou seja, é um conjunto de resultados possíveis do experimento aleatório
espaço amostral é qualquer subconjunto do evento, ou seja, é um conjunto de resultados possíveis do
experimento aleatório; e Evento é um único elemento encontrado no espaço amostral (S), ou seja, é um item
independente e único do experimento aleatório 
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Das opções a seguir, a que pode ser considerada a de�nição clássica de probabilidade é:
P (A) = n (A) x n (S); onde P(A) é a probabilidade de ocorrer o evento A, n(A) é o número de casos favoráveis à
ocorrência do evento A e n(S) é o número de casos possíveis do experimento
P (A) = n (A) / n (S); onde P(A) é a probabilidade de ocorrer o evento A, n(A) é o número de casos favoráveis à
ocorrência do evento A e n(S) é o número de casos possíveis do experimento
P (A) = n (A) + n (S); onde P(A) é a probabilidade de ocorrer o evento A, n(A) é o número de casos favoráveis à
ocorrência do evento A e n(S) é o número de casos possíveis do experimento
P (A) = n (A) - n (S); onde P(A) é a probabilidade de ocorrer o evento A, n(A) é o número de casos favoráveis à
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ocorrência do evento A e n(S) é o número de casos possíveis do experimento 
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Em uma análise estatística, podemos usar as seguintes medidas de dispersão:
a dispersão mista, a dispersão relativa e a dispersão aritmética
a amplitude, a variância e o desvio padrão
a moda, a media e a mediana
a variância, a covariância e a correlação
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O número de vezes que um valor de uma variável ocorre em um conjunto de dados é conhecido como:
frequência total
frequência cumulativa
frequência relativa
frequência absoluta
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Observe o seguinte histograma que indica a distribuição de preços de um determinado produto em uma amostra
de 300 lojas. 
Baseado na informação oferecida no histograma e no enunciado da questão, podemos a�rmar que:
45% dos estabelecimentos apresentam preço igual ou superior a 1,75
200 estabelecimentos apresentam o preço do produto entre 1,50 e 1,75
25 lojas apresentam o preço mais alto
50 lojas apresentam o preço mais alto
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Um relatório que indica a faixa horária de casos de roubos em uma cidade apresentou a seguinte distribuição:
Baseado nessas informações, podemos concluir:
que a Média é 35
que a Moda é 25
que a Média Harmônica é 35
que a Mediana é 35
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Serão objetos de análise estatística os fenômenos que contiverem:
dados quanti�cáveis, nenhuma variabilidade (ou nenhuma dispersão) e possibilidade de generalização
observações repetíveis, nenhuma variabilidade (ou nenhuma dispersão) e possibilidade de generalização
dados quanti�cáveis, observações repetíveis e possibilidade de generalização
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dados quanti�cáveis, nenhuma variabilidade (ou nenhuma dispersão) e observações repetíveis 
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  Sobre o desvio padrão, podemos a�rmar que:
nos casos em que a média não pode ser encontrada, também não será possível encontrar o desvio padrão
quanto menor o desvio padrão, menor será a concentração de dados em torno da média
o desvio padrão indica a dispersão dos valores de um conjunto de dados em relação à variância
o desvio padrão é igual à raiz quadrada da variância 
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Sabe-se que em uma determinada cidade, 50% da população são homens, 10% dos homens da cidade são
professores e, dos professores homens da cidade, 1/3 são de matemática. A probabilidade de encontrar um
homem professor de matemática na cidade é de: 
1,53%
1,67%
 1,84%
 1,96%
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Sobre a Variância, podemos a�rmar que:
não é expressa nas mesmas unidades dos dados, uma vez que os desvios são elevados ao quadrado
é uma medida de dispersão que não é in�uenciada por valores que estão muito distantes da média
é calculada a partir dos desvios em torno do desvio padrão 
 quanto menor ela for, mais espalhados estarão os valores 
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 Sobre a distribuição de frequência, está correto dizer que: 
uma distribuição de frequência é simétrica se a média aritmética (X¯) for igual à mediana (MD). Isso signi�ca
que, em qualquer outro caso, a distribuição é assimétrica
quando a média aritmética (X¯) for menor que a mediana (MD), a distribuição é assimétrica à esquerda ou
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tem assimetria positiva
quando a média aritmética (X¯) for maior que a mediana (MD), a distribuição é assimétrica à direita ou tem
assimetria negativa
em uma distribuição de frequência simétrica, a curva normal se inclina sempre para a esquerda ou para a
direita 
2025 SELECON SENAPPEN
No diagrama apresentado abaixo, no qual a distribuição apresenta uma curva de frequência mais achatada no seu
ponto de frequência máxima, podemos chamar de distribuição:
(fonte: Estatística e Probabilidade; Silva, Fernandes, Freitas)
eptocúrtica
mesocúrtica
platicúrtica
pleptocúrtica
2024 CESGRANRIO BNDES
A necessidade de teoria econômica para de�nir as variáveis explicada e explicativa de um modelo torna-se muito
importante, na presença de raiz unitária. Isso porque é possível encontrar relações econométricas entre duas ou
mais variáveis econômicas, sem qualquer relação de causalidade entre uma e outra.
É típico, nas relações entre as séries econômicas, que,
se duas séries yt e xt são ambas estacionárias, a regressão convencional não se aplica devido ao problema de
regressão espúria.
se duas séries yt e xt são integradas de diferentes ordens, pode-se regredir uma contra a outra, sem incorrer
no problema de regressão espúria.
se duas séries yt e xt são integradas de mesma ordem e o resíduo ainda é integrado, não há o problema de
regressão espúria.
se duas séries yt e xt são integradas de mesma ordem e os resíduos são estacionários, não há cointegração.
se duas séries yt e xt, independentes, são integradas de ordens diferentes, pode-se incorrer em regressão
espúria.
Q3176650 >Economia Econometria
SELECON - 2025 - SENAPPEN - Analista Técnico em Economia
Q3050263 >Economia Econometria
CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Economia (Manhã)
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2024 CESGRANRIO BNDES
Os modelos de regressão com dados em painel se baseiam em dados, que são observações sobre as mesmas
unidades de corte transversal, ou individuais, ao longo de vários períodos.
Os dois métodos mais utilizados no contexto de dados em painéis estáticos são o modelo de efeitos �xos (MEF) e o
modelo de efeitos aleatórios (MEA), existindo algumas orientações gerais para decidir qual dos dois modelos pode
ser adequado em aplicações práticas, quais sejam:
caso o número de unidades de corte seja grande e o número de observações temporais seja pequeno e caso
as premissas que fundamentam o MEA se sustentem, os estimadores do MEA serão mais e�cientes do que os
do MEF. 
caso o número de observações temporais seja grande e o número de unidades de corte transversal seja
pequeno, os valores dos parâmetros estimados pelo MEF e pelo MEA diferirão consideravelmente. 
caso o painel seja curto (muitas unidades de corte transversal e poucas observações temporais), as
estimativas obtidas com os dois modelos diferirão consideravelmente. 
caso o teste de Hausmann rejeite a hipótese nula, isso sugere que o modelo de efeitos aleatórios é preferível.
caso o modelo seja o MEA, podem-se estimar coe�cientes de variáveis invariantes no tempo, como sexo e
raça.  
2024 CESGRANRIO BNDES
Considere a seguinte estimativa da Função Cobb-Douglas, com o produto sendo explicado pelos fatores de
produção capital e trabalho, resumida no quadro abaixo.
Estimativa da Função Cobb-Douglas: Variável dependente: LnPRODUTO Método: Mínimos Quadrados Amostra:
1-51 Observações incluídas: 51
Nesse contexto, a partir da interpretação desses resultados, é possível concluir que
a estatística F não indica que, coletivamente, os dois insumos, trabalho e capital, são estatisticamente
signi�cativos.
o aumento do insumo capital em 1%, mantendo constante o insumo trabalho, aumentao produto em cerca
de 0,47%.
o valor do coe�ciente de correlação é bastante elevado (0,96).
o aumento do coe�ciente LnTRABALHO em 1 unidade, em média, aumenta o produto em cerca de 0,096,
mantendo constante o insumo capital.  
as elasticidades, de modo individual, não são estatisticamente signi�cantes, visto que os valores de p são
iguais a zero. 
Q3050261 >Economia Econometria
CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Economia (Manhã)
Q3048098 >Economia Econometria
CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados
(Manhã)
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2024 CESPE / CEBRASPE ANATEL
Acerca dos modelos econométricos de séries temporais, julgue o item seguinte.
Na presença de raiz unitária, o cálculo do modelo de regressão com as variáveis em nível apresenta o problema de
regressão espúria. 
Certo
Errado
2024 CESPE / CEBRASPE ANATEL
Acerca dos modelos econométricos de séries temporais, julgue o item seguinte.
Se houver autocorrelação dos resíduos, os estimadores de mínimos quadrados ordinários serão ine�cientes,
viesados e inconsistentes.  
Certo
Errado
2024 CESPE / CEBRASPE ANATEL
Acerca dos modelos econométricos de séries temporais, julgue o item seguinte.
De acordo com o modelo ARCH (heteroscedasticidade condicional autorregressiva), a volatilidade condicional é
uma função linear dos quadrados dos resíduos, o que representa uma limitação desse modelo.
Certo
Errado
2024 CESPE / CEBRASPE ANATEL
Em relação ao modelo econométrico com dados em painel, julgue o item que se segue.
A principal vantagem do uso de dados em painel em comparação com dados cross-section consiste no fato de o
modelo em painel permitir a obtenção dos valores críticos na distribuição normal padrão. 
Certo
Errado
Q3022161 >Economia Econometria
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em
Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia
Q3022160 >Economia Econometria
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em
Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia
Q3022159 >Economia Econometria
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em
Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia
Q3022158 >Economia Econometria
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em
Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Economia
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