Econometria prova 1

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	1.
	A figura a seguir apresenta um gráfico da oferta de moeda em um determinado país, de janeiro de 1959 a primeiro de março de 2008. Com o conhecimento adquirido sobre estacionariedade, observando o gráfico a seguir, aparentemente a série temporal de oferta de moeda é não estacionária. Para ter essa confirmação, utiliza-se a análise de raiz unitária. Levando em consideração os valores críticos da tabela de Dickey-Fuller de 1 e 5% são -3,9811 e -3,4210. Com base nas informações disponibilizadas no gráfico anexo, analise as seguintes afirmativas:   
I- Como o resultado do teste apresentou t de -2,30 valor menos negativo do que quaisquer desses valores fundamentais, significa que a série é estacionária. 
II- Como o resultado do teste apresentou R2 = 0,0130, significa que a série é estacionária. 
III- Como o resultado do teste apresentou t de -2,30 valor menos negativo do que quaisquer desses valores fundamentais, significa que a série é não estacionária. 
IV- Como o resultado do teste apresentou d = 2,2325, significa que a série é estacionária.
Assinale a alternativa CORRETA:
	
	 a)
	As afirmativas I, II e IV estão corretas.
	 b)
	Somente a afirmativa I está correta.
	 c)
	Somente a afirmativa III está correta.
	 d)
	As afirmativas I, III e IV estão corretas.
	2.
	Para duas variáveis serem cointegradas, é necessário existir uma relação de longo prazo, ou de equilíbrio entre elas. A teoria econômica é frequentemente expressa em termos de equilíbrio (GUJARATI, 2011). Trabalhando um exemplo prático no GRETL buscou-se testar uma amostra de 87 observações, sendo a variável dependente o consumo e a variável explicativa a renda. Acerca do exposto, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
(    ) O resultado obtido no teste de raiz unitária das séries foi que o consumo, assim como a renda possuem raiz unitária, uma das condições para haver cointegração entre as séries. 
(    ) O resultado obtido no teste de raiz unitária das séries foi que o consumo, assim como a renda possuem raiz unitária, uma das condições para não haver cointegração entre as séries. 
(    ) O teste de raiz unitária para os resíduos da regressão apontou que os resíduos de regressão possuem raiz unitária, condição de não cointegração entre as séries. 
(    ) O teste de raiz unitária para os resíduos da regressão apontou que os resíduos de regressão possuem raiz unitária, condição de cointegração entre as séries.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
	 a)
	F - V - V - F.
	 b)
	V - F - F - V.
	 c)
	F - V - F - V.
	 d)
	V - F - V - F.
	3.
	Cointegração está relacionada ao movimento conjunto das séries ao longo do tempo, em torno de uma tendência estocástica. De acordo com Engle e Granger (1987), é possível verificar a existência da cointegração entre duas variáveis  através de um teste, para tanto, seguem-se alguns passos. Acerca do exposto, analise as afirmativas a seguir:
I- Verificar o grau de integração das séries, ou seja, verificar se elas são l(1).
II- Aplicar o teste ADF nos resíduos.
III- Os resíduos possuírem raiz unitária
IV- Estimar uma relação de longo prazo, rodando a regressão com as variáveis em nível. 
Assinale a alternativa CORRETA:
FONTE: ENGLE, R.F.; GRANGER, C.W. Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing. Econometrica, v. 55, n. 2, 1987.
	 a)
	As afirmativas I, II e III estão corretas.
	 b)
	Somente a afirmativa III está correta.
	 c)
	As afirmativas III e IV estão corretas.
	 d)
	As afirmativas I, II e IV estão corretas.
	4.
	Para construirmos um modelo que proporcione reproduzir o comportamento de uma série temporal e projetar o seu comportamento futuro, necessita-se estar diante de uma série estacionária. Acerca do exposto, associe os itens, utilizando o código a seguir:
	
	 a)
	IV - I - II - III.
	 b)
	III - II - I - IV.
	 c)
	I - IV - III - II.
	 d)
	II - I - IV - III.
	5.
	Série temporal é uma sequência de observações ordenadas no tempo. Podem-se citar como exemplos: vendas do comércio varejista, safra agrícola, preço dos combustíveis, preço das ações, taxas de juros, inflação, volatilidade da taxa de câmbio, essas situações em um intervalo de tempo.  Com base no exposto, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
(    ) Um dos principais componentes de uma série temporal é a sazonalidade. A sazonalidade é identificada como um padrão de repetições periódicas.
(    ) O cíclico é outro componente observável na série temporal. O comportamento cíclico ocorre com a mesma periodicidade do comportamento sazonal. 
(    ) O último elemento que faz parte de uma série temporal é o componente irregular. A característica desse elemento é um padrão bem definido e puramente aleatório.  
(    ) Outro principal componente de uma série temporal é a tendência. Esse componente pode ser identificado observando o comportamento ascendente ou decrescente de uma série de dados.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
	 a)
	V - V - F - F.
	 b)
	F - F - V - V.
	 c)
	F - V - F - V.
	 d)
	V - F - F - V.
	6.
	"De acordo com Sims (1993), se há uma simultaneidade verdadeira entre um conjunto de variáveis, todas elas devem ser tratadas em pé de igualdade; não deveria haver qualquer distinção a priori entre as variáveis endógenas e exógenas". Com base nessa ideia, Sims desenvolveu o modelo VAR". Com relação ao modelo VAR, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
(    ) Para aplicar o modelo VAR, é necessário verificar se as séries são estacionárias.
(    ) Não é necessário que o modelo seja estável, ou seja, tenha estabilidade.
(    ) Ao aplicar o modelo VAR, busca-se resíduos que sejam ruídos brancos.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
FONTE: SIMS, C. A. Macroeconomics and reality. Econometrica, v. 48, n. 1, p. 1-48, 1980. Wiley & Sons, 1993.
	 a)
	V - V - F.
	 b)
	V - F - F.
	 c)
	V - F - V.
	 d)
	F - V - V.
	7.
	A estacionariedade é considerada um dos conceitos mais importantes da econometria de séries temporais. Para o processo ser estacionário, não deve apresentar tendência e tanto a sua variação quanto o padrão dessa variação devem ser constantes no tempo. Com relação à questão da estacionariedade de uma série temporal, assinale a alternativa CORRETA:
	 a)
	Em um passeio aleatório, observa-se que a variância aumenta indefinidamente à medida em que se avança no tempo t, considerando-se assim um processo estacionário.
	 b)
	A estacionariedade proporciona o entendimento do comportamento passado de uma série temporal e projeta a sua trajetória futura.
	 c)
	A estacionariedade da série por si só é suficiente para o entendimento do comportamento passado e futuro da série temporal.
	 d)
	Para entender o comportamento puro das séries temporais, é suficiente apenas deixá-la estacionária.
	8.
	Quando se roda uma regressão de série não estacionária, o resultado será uma regressão espúria. Regressão espúria é quando se trabalha com dados não relacionados, ou seja, são dados que não têm significados analisados em conjunto. Sobre uma relação espúria retirada do GRETL, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
(    ) Quando o resultado de Durbin-Watson(0,018154) é menor que o R-quadrado (0,336160), suspeita-se de uma regressão espúria.
(    ) Quando o resultado é espúrio, significa que as séries apresentam problema de raiz unitária. 
(    ) Em uma regressão espúria existe a correlação entre as variáveis analisadas. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
	
	 a)
	V - F - V.
	 b)
	F - V - F.
	 c)
	F - F - V.
	 d)
	V - V - F.
	9.
	Quando falamos de análise multivariada, a trajetória de uma série econômica pode ser afetada por diversos fatores, por exemplo a inflação, a taxa de juros etc. Buscando evitar uma relação espúria entre duas variáveis, é necessário que elas sejam estacionárias antes deaplicar uma regressão. Caso não sejam, diferencia-se as duas e trabalha-se a regressão, estabelecendo uma relação estatística entre elas. Para não precisar diferenciar as séries, é necessários que elas sejam:
	 a)
	Cointegradas.
	 b)
	Médias móveis.
	 c)
	Autoregressivas.
	 d)
	Espúrias.
	10.
	Para identificação do processo ARMA (p, q), pode-se utilizar a aplicação do método Box, Jenkins e Reinsel (2008). Utilizou-se de dados do Índice de Preços ao Consumidor Amplo, IPCA, medida oficial de inflação do Brasil e parâmetro utilizado no regime de metas de inflação do Banco Central brasileiro para projetar a inflação para os quatro primeiros meses de 2018. Abaixo das sentenças segue informações retiradas do GRETL. Sobre o exposto, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
(    ) No processo ARMA (p, q), a hipótese nula do teste é a da existência de raiz unitária, enquanto a alternativa é de que a série é estacionária. 
(    ) No processo ARMA (p, q), o p-valor do teste para a característica do problema foi 0,000. Dessa forma, aceita-se a hipótese nula e conclui-se que a série é estacionária. 
(    ) Com base nesses resultados, é possível partir para o passo 2 do método Box, Jenkins e Reinsel (2008).
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
FONTE: BOX, G. E. P.; JENKINS, G. M.; REINSEL, G. C. Time series analysis: forecasting and control. 4. ed. New Jersey: Wiley, 2008.
	
	 a)
	F - F - V.
	 b)
	V - F - V.
	 c)
	F - V - F.
	 d)
	V - V - F.
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