INTRODUÇÃO À ECONOMETRIA SIMULADO AV

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Disc.: INTRODUÇÃO À ECONOMETRIA 
 
Acertos: 10,0 de 10,0 30/04/2021 
 
 
 
1a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Quando corrigimos nosso erro padrão para o erro padrão tipo HAC 
(ou Newey-West), estamos resolvendo qual (ou quais) problema(s) 
potencial (ou potenciais) em nossa regressão? 
 
 Viés de variáveis omitidas. 
 Apenas autocorrelação. 
 Apenas heterocedasticidade. 
 Colinearidade perfeita e heterocedasticidade. 
 Autocorrelação e heterocedasticidade. 
Respondido em 30/04/2021 12:17:19 
 
Explicação: 
A resposta correta é: Autocorrelação e heterocedasticidade. 
 
 
2a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Tome o modelo yt=β0+β1yt−1+utyt=β0+β1yt−1+ut que define 
um processo autorregressivo de ordem 1. Como podemos garantir que 
esse processo não será explosivo? 
 
 |β0|=0|β0|=0 
 |β1|<1|β1|<1 
 |β0|=0 e|β1|=1|β0|=0 e|β1|=1 
 |β1|=1|β1|=1 
 |β0|<1|β0|<1 
Respondido em 30/04/2021 12:17:51 
 
Explicação: 
A resposta correta é: |β1|<1|β1|<1 
 
 
 
3a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Seja XX uma matriz qualquer de dimensão N×(K+1)N×(K+1). 
Assuma que existe uma outra matriz ZZ com dimensão N×LN×L. 
Seja Pz=Z(Z′Z)−1Z′Pz=Z(Z′Z)−1Z′ uma matriz de projeção para ZZ . 
Assinale a alternativa que contém a dimensão de PzPz e a descrição do 
conteúdo da matriz ^X=PzXX^=PzX: 
 
 A dimensão de PzPz é N×NN×N e ^XX^ contém os valores da 
matriz variância-covariância entre XX e ZZ. 
 A dimensão de PzPz é L×(K+1)L×(K+1) e ^XX^ contém os 
valores preditos de XX. 
 A dimensão de PzPz é N×XN×X e ^XX^ contém os valores 
preditos de XX. 
 A dimensão de PzPz é L×(K+1)L×(K+1) e ^XX^ contém os 
valores da matriz variância-covariância entre XX e ZZ. 
 A dimensão de PzPz é L×LL×L. 
Respondido em 30/04/2021 12:18:53 
 
Explicação: 
A resposta correta é: A dimensão 
de PzPz é N×XN×X e ^XX^ contém os valores preditos de XX. 
 
 
4a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Seja {(xi,yi,zi1):i=1,2,...,N}{(xi,yi,zi1):i=1,2,...,N} uma amostra 
aleatória da população, e seja zi1zi1 um instrumento para uma variável 
endógena xikxik qualquer. Assinale a alternativa que corresponde ao 
estimador de variável instrumental: 
 
 β=(X′X)−1Z′Yβ=(X′X)−1Z′Y 
 β=(Z′Y)−1Z′Yβ=(Z′Y)−1Z′Y 
 β=(Z′X)−1Z′Yβ=(Z′X)−1Z′Y 
 β=(X′X)Z′Yβ=(X′X)Z′Y 
 β=(Z′Z)−1Z′Yβ=(Z′Z)−1Z′Y 
Respondido em 30/04/2021 12:19:42 
 
Explicação: 
A resposta correta é: β=(Z′X)−1Z′Yβ=(Z′X)−1Z′Y 
 
 
5a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Assinale a alternativa que apresenta uma vantagem de usar dados em 
painel sobre dados em corte transversal ou séries de tempo. 
 
 O modelo de dados em painel permite resolver de maneira trivial 
o problema de heterocedasticidade nos dados. 
 O modelo de dados em painel permite que o valor médio da 
variável dependente varie entre grupos (i.e. no cross-section), ao 
longo do tempo (i.e. na série de tempo) ou em ambos. 
 O modelo de dados em painel permite obter resultados 
consistentes com menor poder de teste. 
 O modelo de dados em painel permite que o pesquisador estime a 
relação entre as variáveis dependentes e independentes de modo 
que ela varie no cross-section, ao longo do tempo, ou em ambas 
as dimensões. 
 O modelo de dados em painel permite a obtenção de 
um R2R2 maior em análises. 
Respondido em 30/04/2021 12:26:31 
 
Explicação: 
A resposta correta é: O modelo de dados em painel permite que 
o valor médio da variável dependente varie entre grupos 
(i.e. no cross-section), ao longo do tempo (i.e. na série de 
tempo) ou em ambos. 
 
 
6a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Sobre os operadores do R, assinale a incorreta. 
 
 O operador relativo de igualdade é um sinal de igual =. 
 Operadores relativos retornam se a relação indicada é FALSA ou 
VERDADEIRA. 
 Os operadores de atribuição <- e = funcionam de maneira quase 
equivalente. 
 O operador relativo de desigualdade é uma exclamação antes do 
sinal de igual !=. 
 & e | são operadores lógicos no R que querem dizer E e OU, 
respectivamente. 
Respondido em 30/04/2021 12:27:09 
 
Explicação: 
A resposta correta é: O operador relativo de igualdade é um sinal 
de igual =. 
 
 
7a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Assinale a alternativa correta sobre aleatorização: 
 
 Ela é crucial dentro da abordagem estrutural 
 Não é possível obter causalidade sem dados experimentais 
 Ela garante que para obter o efeito causal apenas precisamos 
subtrair valores esperados entre quem recebeu a intervenção e 
quem não recebeu. 
 Ela necessária para obter boas previsões 
 Não é possível fazer uma análise utilizando regressão linear sem 
ela 
Respondido em 30/04/2021 12:41:29 
 
Explicação: 
A resposta correta é: Ela garante que para obter o efeito causal 
apenas precisamos subtrair valores esperados entre quem 
recebeu a intervenção e quem não recebeu. 
 
 
8a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Assinale a definição correta de dados em corte transversal (também 
conhecidos como cross section): 
 
 São dados obtidos de maneira aleatória. 
 São dados de vários indivíduos em um único período de tempo. 
 São dados populacionais. 
 São dados do mesmo indivíduo para múltiplos períodos de 
tempo. 
 São dados de vários indivíduos em vários períodos de tempo. 
Respondido em 30/04/2021 12:43:30 
 
Explicação: 
A resposta correta é: São dados de vários indivíduos em um 
único período de tempo. 
 
 
9a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Seja uu o vetor de erros para cada observação da amostra e xx a matriz 
de variáveis explicativas. Assinale a expressão que representa a 
hipótese de homocedasticidade e a propriedade dos estimadores de MQO 
para qual ela é necessária. Suponha que tenhamos n observações e k 
variáveis explicativas. 
 
 Var[u|X]=σ2InVar[u|X]=σ2In, ausência de viés 
 E[u|X]=0E[u|X]=0, normalidade do erro 
 Var[u|X]=σ2InVar[u|X]=σ2In, eficiência 
 E[u|X]=0E[u|X]=0, eficiência 
 Var[u |X]=σ2InVar[u |X]=σ2In, estatísticas de teste com 
distribuição t. 
Respondido em 30/04/2021 12:28:50 
 
Explicação: 
A resposta correta é: Var[u|X]=σ2InVar[u|X]=σ2In, eficiência 
 
 
10a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Assinale a alternativa que corresponde à condição de primeira ordem 
para obter o estimador de mínimos quadrados ordinários: 
 
 
∂SQR(^β)∂b=0∂SQR(β^)∂b=0, em que bb é um candidato 
qualquer a estimador que minimiza SQRSQR. 
 
∂SQR(^β)∂b=0∂SQR(β^)∂b=0, em que bb é um candidato 
qualquer a estimador que maximiza SQRSQR . 
 
∂SQR(^β)∂b<0∂SQR(β^)∂b<0, em que bb é um candidato 
qualquer a estimador que minimiza SQRSQR . 
 
∂SQR(^β)∂b=0∂SQR(β^)∂b=0, em que bb é um candidato 
parâmetro populacional que minimiza SQRSQR. 
 
∂SQR(^β)∂b>0∂SQR(β^)∂b>0, em que bb é um candidato 
qualquer a estimador que minimiza SQRSQR . 
Respondido em 30/04/2021 12:33:22 
 
Explicação: 
A resposta correta é: ∂SQR(^β)∂b=0∂SQR(β^)∂b=0, em 
que bb é um candidato qualquer a estimador que 
minimiza SQRSQR.