MATERIAL 4

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Material de Estudo 4: Econometria
1� Um pesquisador está analisando a relação entre o nível de escolaridade (anos de estudo) e o
salário de indivíduos em uma determinada região. Ele utiliza um modelo de regressão linear
simples. Qual das seguintes hipóteses não faz parte das suposições clássicas do modelo de
regressão linear?
a) A relação entre as variáveis é linear. b) Os erros têm média zero. c) A variância dos erros é
constante (homocedasticidade). d) Os erros são independentes entre si (ausência de
autocorrelação). e) A variável independente (anos de estudo) é medida sem erro.
Resposta: e)
Justificativa: A suposição de que a variável independente é medida sem erro não é uma das
suposições clássicas do modelo de regressão linear. Embora desejável, é frequentemente
violada na prática. As demais são suposições clássicas (linearidade, erros com média zero,
homocedasticidade e ausência de autocorrelação).
2� Em um estudo sobre o efeito de um programa de treinamento sobre o desempenho de
funcionários, um pesquisador utiliza um modelo de diferenças em diferenças (DID). Qual é a
principal vantagem do DID em relação a uma simples comparação antes-depois?
a) O DID controla a heterogeneidade não observável entre os indivíduos. b) O DID permite
estimar o efeito causal do tratamento mesmo na presença de tendências temporais que
afetam tanto o grupo de tratamento quanto o grupo de controle. c) O DID elimina a
necessidade de um grupo de controle. d) O DID é mais fácil de implementar do que uma
comparação antes-depois. e) O DID sempre produz estimativas mais precisas.
Resposta: b)
Justificativa: O DID compara a mud�nç� no resultado entre o grupo de tratamento e o grupo
de controle, controlando, assim, para tendências temporais que afetam ambos os grupos.
3� Um economista está investigando a relação entre o investimento em publicidade e as
vendas de uma empresa. Ele suspeita que possa haver endogeneidade, ou seja, que as vendas
também afetem o investimento em publicidade. Qual técnica econométrica seria mais
adequada para lidar com esse problema?
a) Regressão linear simples. b) Regressão com variáveis dummy. c) Variáveis instrumentais
(2SLS). d) Mínimos quadrados ordinários (MQO). e) Regressão logística.
Resposta: c)
Justificativa: Variáveis instrumentais são usadas para lidar com endogeneidade, encontrando
uma variável (instrumento) que afete a variável independente endógena (publicidade), mas
não diretamente a variável dependente (vendas).
4� Um pesquisador está analisando dados de séries temporais e observa que a variância dos
erros do modelo de regressão aumenta ao longo do tempo. Qual problema econométrico está
presente?
a) Autocorrelação. b) Multicolinearidade. c) Heterocedasticidade. d) Endogeneidade. e) Viés de
seleção.
Resposta: c)
Justificativa: Heterocedasticidade se refere à variância não constante dos erros. No caso
descrito, a variância aumenta com o tempo.
5� Qual dos seguintes testes estatísticos é comumente utilizado para verificar a presença de
autocorrelação em um modelo de regressão com dados de séries temporais?
a) Teste t de Student. b) Teste F. c) Teste de Durbin-Watson. d) Teste de White. e) Teste de
Jarque-Bera.
Resposta: c)
Justificativa: O teste de Durbin-Watson é especificamente projetado para detectar
autocorrelação de primeira ordem em resíduos de regressão.
6� Um pesquisador está modelando a probabilidade de um indivíduo estar empregado,
utilizando uma regressão logística. Qual é a interpretação do coeficiente associado a uma
variável independente nesse modelo?
a) O efeito direto da variável independente sobre a probabilidade de estar empregado. b) O
efeito da variável independente sobre o logaritmo natural da probabilidade de estar
empregado. c) O efeito da variável independente sobre o logaritmo natural da razão de
chances (odds ratio) de estar empregado. d) A variação percentual na probabilidade de estar
empregado para cada unidade de variação na variável independente. e) A correlação entre a
variável independente e a probabilidade de estar empregado.
Resposta: c)
Justificativa: Na regressão logística, os coeficientes representam o efeito na r�zão de ch�nces
(odds ratio) no logito (logaritmo natural da razão de chances), e não diretamente na
probabilidade.
7� O que significa um R² (coeficiente de determinação) de 0,8 em um modelo de regressão
linear? a) 80% da variação na variável dependente não é explicada pelo modelo. b) O modelo
explica 80% da variação na variável dependente. c) O modelo é estatisticamente significativo.
d) O modelo não apresenta multicolinearidade. e) 80% das previsões do modelo estão
corretas.
Resposta: b) Justificativa: O R² indica a proporção da variância da variável dependente que é
explicada pelas variáveis independentes do modelo.