ATIVIDADE 1 - ECO - ECONOMETRIA - 2019B

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14/05/2019 Unicesumar - Ensino a Distância
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Protocolo de Finalização Nº 000012250847
O aluno ROMARIO MILHOMEM DA CRUZ com RA 1724893-5 
 finalizou a atividade ATIVIDADE 1 - ECO - ECONOMETRIA - 2019B
 em 14/05/2019 11:12:47
ATIVIDADE 1 - ECO - ECONOMETRIA - 2019B
Período:06/05/2019 08:00 a 31/05/2019 23:59 (Horário de Brasília)
Status:ABERTO
Nota máxima:0,50 Nota obtida:
1ª QUESTÃO
Contando com uma base de dados sobre os hábitos de consumo de 427 moradores de determinada cidade
no interior do Paraná, Julia deseja avaliar a relação entre a renda e consumo de produtos domésticos por
parte desses indivíduos. Supondo que o gênero possa ser uma possível fonte de endogeneidade, ela decide
construir uma variável binária (female) que recebe valor 1 caso se trate de uma mulher e 0 (zero) caso
contrário.
  
 SILVA, Sidinei Silvério da. Econometria. UniCesumar: Maringá-PR, 2019.
 
Dessa forma, caso Julia deseje obter, através do Stata, um sumário das variáveis apenas das mulheres que
compõem a base de dados, assinale a alternativa com o comando que ela deverá inserir:
RESPOSTA:sum if female==1
2ª QUESTÃO
Existem várias bases de dados que comumente são instaladas no mesmo diretório que o Stata® e que
podem ser utilizadas com o comando sysuse. Assim, a partir da base de dados auto.dta, calcule a média, o
desvio-padrão menor e maior valor observado, para a variável price (preço) dos veículos disponíveis na
relação em 1978.
 
A partir das estatísticas calculadas, assinale a alternativa que apresenta respectivamente, os valores da média
e desvio-padrão para o preço dos veículos:
RESPOSTA:Média igual a US$ 7.165,26 e desvio-padrão igual a US$ 1.949,50.
3ª QUESTÃO
De acordo com Baum (2006), o Stata é capaz de utilizar fontes externas, gerar novas variáveis, combinar
conjuntos de dados, sumarizá-los, bem como verificar possíveis erros advindos da sua importação e/ou
combinação. Ademais, é possível trabalhar com corte transversal, longitudinal ou ambos, o que auxilia no
entendimento de quaisquer aspectos inerentes ao banco de dados.
 
SILVA, S. S. da. Econometria. Maringá: UniCesumar, 2018.
 
 O programa Stata utiliza diversos arquivos, entre eles o *.do cujo objetivo é armazenar:
 
 
 
RESPOSTA:Arquivos de comandos.
4ª QUESTÃO
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A curtose é definida como o grau de achatamento de uma distribuição normal. Com relação ao
achatamento, a distribuição normal é dita mesocúrtica, ou seja, grau igual a três. As distribuições mais
achatadas que a normal são ditas platicúrticas (grau menor que três), enquanto que as menos achatadas são
ditas leptocúrticas (grau maior que três).
 
 
SILVA, S. S. da. Econometria. Maringá : UniCesumar, 2018.
 
Considerando a perfomance de um grupo de alunos na disciplina Econometria, reproduzida a seguir: {55; 80;
70; 62; 83}, calcule o grau de curtose dessas notas no Software Stata. Depois, assinale a alternativa correta:
  
RESPOSTA:Mesocúrtica com grau igual a 3.
5ª QUESTÃO
O comando “sum
varlist
” do Stata apresenta estatísticas descritivas da variável a ser indicada. Tal procedimento é essencial para que
possamos nos familiarizar com a base de dados na qual desejamos trabalhar.
 
 SILVA, Sidinei Silvério da. Econometria. UniCesumar: Maringá-PR, 2019.
  
Assim, assinale entre as alternativas abaixo, a estatística que não é apresentada pelo comando “sum
varlist
”:
  
 
 
 
 
RESPOSTA:Variância.
6ª QUESTÃO
Existem algumas abordagens para formular um modelo probabilístico para uma variável de escolha binária.
Enquanto o Modelo de Probabilidade Linear (MPL) supõe que Pi se relaciona linearmente com Xi, o Modelo
Logit supõe que o log da razão de probabilidades se relaciona linearmente com Xi.
 
SILVA, S. S. da. Econometria. Maringá : UniCesumar, 2018.
 
Assim, em aplicações do Modelo Logit, qual é a Função Distribuição Acumulada (FDA) utilizada?
RESPOSTA:FDA normal.
7ª QUESTÃO
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Gujarati (2000) define o termo autocorrelação como a correlação entre membros de séries de observações
ordenadas no tempo (como em uma série temporal) ou no espaço (dados de corte). No contexto da
regressão, o modelo clássico de regressão linear supõe que não existe autocorrelação nas perturbações u . A
autocorrelação pode ser causada por inércia, viés de especificação: o caso de variáveis excluídas, defasagens
e "manipulação" de dados.
 
SILVA, S. S. da. Econometria. Maringá : UniCesumar, 2018.
 
Assim, as figuras a seguir demonstram alguns dos padrões plausíveis da autocorrelação e da ausência de
autocorrelação:
  
 
Qual das figuras representa a ausência de autocorrelação?
RESPOSTA:A figura E.
8ª QUESTÃO
i
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A assimetria é definida como o grau de afastamento de uma distribuição de frequência da unidade de
simetria. Em uma distribuição normal, o grau de assimetria é zero. O coeficiente de assimetria permite
distinguir as distribuições assimétricas. Nesse sentido, um valor negativo indica que a cauda do lado
esquerdo da função densidade de probabilidade é maior que a do lado direito, enquanto um valor positivo
para a assimetria indica que a cauda do lado direito é maior que a do lado esquerdo.
  
 
SILVA, S. S. da. Econometria. Maringá : UniCesumar, 2018.
 
Assim, considere os dados da população residente em 2010, no Brasil:
SiglaRegião População Residente
CO Região Centro-oeste12.482.963
N Região Norte 11.664.509
NE Região Nordeste 38.819.594
S Região Sul 23.260.896
SE Região Sudeste 74.696.178
Fonte: Ipeadata (2018).
 
Agora, calcule o grau de assimetria da variável população residente, fazendo uso do Software Stata, e
assinale a alternativa correta:
  
RESPOSTA:Assimétrico à esquerda.
9ª QUESTÃO
Em certo país da América Latina, um economista encontrou a seguinte estimativa para um modelo de
determinação da demanda por moeda usando dados mensais de jan/2011 a dez/2015 (estatísticas t entre
parênteses):
onde:
 
DM : log da demanda por moeda
 Y : log do PIB
 R : log da taxa de juros real de curto prazo
 
Em relação ao grau de ajustamento do modelo (R ), assinale a alternativa correta.
  
SILVA, S. S. da. Econometria. Maringá-Pr: UniCesumar, 2019.
RESPOSTA:
0,63% da variação na demanda por moeda é explicada pela variação da renda e da taxa de juros, sendo este um
bom grau de ajustamento.
10ª QUESTÃO
t
t
t
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O Stata fornece diversos gráficos para a análise das variáveis, o comando “pnorm”, por exemplo, produz um
gráfico padronizado P-P Plot, que representa a distribuição cumulativa de uma variável empírica no eixo x e
a distribuição teórica da normal no eixo y.
 
SILVA, S. S. da. Econometria. Maringá: UniCesumar, 2019.
 
 Sabendo que além desses, existem outros gráficos que podem ser facilmente produzidos no stata, assinale a
alternativa que indica o resultado do comando “twoway scatter”:
  
 
 
 
 
RESPOSTA:Produz um gráfico de dispersão entre duas variáveis.