Exercícios I

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Exercícios 
 
1. Uma das justificativas dos programas de treinamento de pessoal é que eles melhoram a produtividade dos 
trabalhadores. Suponha que você seja questionado se mais treinamentos tornam os profissionais mais 
produtivos. No entanto, uma vez de ter dados de trabalhadores individuais você tem acesso aos dados de 
empresas industriais. Particularmente, de cada empresa, você tem informação sobre o número de horas de 
treinamento por trabalhador (treinamento) e o número de itens sem defeito produzido por trabalhador, por hora 
(produção). 
a) Parece provável que a decisão de uma empresa em trinar seus empregados será independente das 
características dos trabalhadores? Quais são algumas dessas características, mensuráveis e não 
mensuráveis, dos trabalhadores? 
b) Cite um fator, exceto característica dos trabalhadores, que pode afetar a produtividade do trabalhador. 
c) Se você encontrar uma correção positiva entre treinamento e produção, você terá estabelecido de forma 
convincente que o treinamento pessoal torna os trabalhadores mais produtivos? Explique. 
 
2. Quais das seguintes alternativas são consequências da heterocesdaticidade: 
a) Os estimadores MQO, �̂�𝑗, são inconsistentes; 
b) A estatística F usual não mais tem uma distribuição F; 
c) Os estimadores MQO não são mais BLUE. 
 
3. Relacione e explique os itens abaixo (use fórmulas se necessário): 
a) Inferência robusta em relação à heterocedasticidade após a estimação de MQO; 
b) Mínimos quadrados ponderados e Mínimos quadrados generalizados; 
c) MQG factível. 
 
4. Considere o modelo a seguir que busca encontrar os impactos da lei anti-crime sobre a taxa de criminalidade 
em 46 cidades. A variável dependente é, portanto, o logaritmo da taxa de criminalidade em 1987 
(log(txcrim87)). A taxa de criminalidade também está disponível para o ano de 1982 e pode ser usada como 
variável independente adicional na tentativa de controlar as variáveis não observáveis das cidades que afetem 
o crime e possam estar correlacionadas com os dispêndios atuais com a imposição de uma lei anti-crime 
(log(lei87)). Desemp87 indica a taxa de desemprego em 1987. A tabela a seguir contém os resultados: 
Variável Dependente: txcrim87 
Variáveis independentes (1) (2) 
Desemp87 -0,029 (0,032) 0,009 (0,020) 
Log(lei87) 0,203 (0,173) -0,140 (0,109) 
Log(txcrim82) - 1,194 (0,132) 
Intercepto 3,34 (1,25) 0,076 (0,821) 
Observações 
R2 
46 
0,057 
46 
0,680 
Nota: Desvio-padrão entre parênteses. 
Pergunta-se: 
a) Qual a interpretação dos coeficientes estimados? A lei tem efeito sobre a taxa de criminalidade? E o 
desemprego? 
b) Interprete o coeficiente de Log(lei87) na coluna 2. Idem para Desemp87. 
c) Qual a razão para se incluir log(txcrim82)?