Econometria I Avaliação objetiva final Uniasselvi

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(
Acadêmico:
 
Disciplina:
Avaliação:
Prova:
Econometria I (ECN10)
Avaliação
 
Final
 
(Objetiva) -
 
Individual Semipresencial
(
peso.:3,00)
Nota da Prova:
 
9,00
)
 (
Legenda:
Resposta
 
Certa
Sua
 
Resposta
 
Errada
)
1. Nos modelos de regressão linear, utiliza-se hipóteses que, ao estarem presentes no modelo, permitem estimar parâmetros que carregam as propriedades estatísticas desejáveis de consistência, eficiência e ausência de tendenciosidade. Entretanto, nem sempre estas hipóteses se confirmam. Sobre o problema de multicolinearidade, analise as afirmativas a seguir:
I- O problema de multicolinearidade implica na situação na qual as variáveis explicativas são altamente correlacionadas, ou seja, duas ou mais variáveis apresentam alguma inter-relação. II- Se houver uma combinação perfeita entre duas variáveis, diz-se que a colinearidade é perfeita.
III- O problema de multicolinearidade pode ter origem no fato da amostra ser muito pequena bem como na quantidade muito grande de parâmetros a serem estimados comparativamente ao tamanho da amostra.
Assinale a alternativa CORRETA:
a) Somente a afirmativa II está correta.
 b) As afirmativas I, II e III estão corretas.
c) Somente a afirmativa I está correta.
d) Somente a afirmativa III está correta.
2. O método dos mínimos quadrados ordinários se dá pela derivada parcial com relação aos betas (os estimadores) em relação à soma dos quadrados dos desvios, a fim de encontrar a reta de regressão que possui a menor distância entre os valores encontrados no plano cartesiano. Sobre as propriedades numéricas dos estimadores dos mínimos quadrados ordinários, analise as seguintes afirmativas:
I- Os resíduos gerados pelos estimadores de mínimos quadrados ordinários têm soma zero.
II- Não existe covariância entre os resíduos e os regressores.
III- Os valores médios de X e Y estão sobre a reta de regressão.
Assinale a alternativa CORRETA:
 a) As afirmativas I, II e III estão corretas.
b) Somente a afirmativa III está correta.
c) Somente a afirmativa I está correta.
d) Somente a afirmativa II está correta.
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3. O problema da autocorrelação significa a dependência temporal entre os erros. O teste de Durbin-Watson permite verificar a existência ou não de autocorreção, bem como caso haja autocorrelação, se esta é positiva ou negativa. O conjunto de informações retirados do
GRETL foi manipulado para mostrar os resultados dl e du para uma regressão da receita total de uma lanchonete explicada pela variação nos gastos com propaganda e política de preços, com base em 52 observações, e que apresenta valor de Durbin-Watson (d) na saída da regressão do GRETL de 2,040793. Com base nos resultados e nas regras de decisões do teste de Durbin-Watson são feitas algumas afirmações. Sobre o exposto, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
(	) No teste de Durbin-Watson, a hipótese nula refere-se à ausência de autocorrelação, enquanto a hipótese alternativa refere-se à presença de autocorrelação, esta podendo ser tanto positiva quanto negativa.
(	) Uma das regras para comparar o valor de Durbin-Watson é que se 0 < d < dl, rejeita-se H0: ausência de autocorreção positiva.
(	) Como 1,6334 < 2,040793 < 4 - 1,6334, para a regressão mencionada não se rejeita a hipótese numa de ausência de autocorrelação.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
a) V - V - V.
b) V - F - V.
c) F - F - V.
d) F - V - F.
4. A quantificação e a descrição da relação entre uma variável explicada e outra variável explicativa é dada pela análise de regressão simples. Tal modelo possui quatro hipóteses básicas. A respeito de uma das hipóteses do modelo de regressão linear simples, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:
I- A linearidade no parâmetro e não na variável explicativa. PORQUE
II- A teoria econômica é a relação causal entre dois fenômenos. É a linearidade desta relação causal que o modelo pressupõe, o que é dada pelo parâmetro.
Assine a alternativa CORRETA:
 a) A primeira asserção é uma proposição verdadeira, e a segunda, uma proposição falsa.
b) As duas asserções são proposições verdadeiras, mas a segunda não é uma justificativa correta da primeira.
c) A primeira asserção é uma proposição falsa, e a segunda, uma proposição verdadeira.
 d) As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda é uma justificativa correta da primeira.
5. Uma questão importante relacionada à análise de regressão é com relação à base de dados. Muitas vezes, é preciso adaptar algumas variáveis. Com relação aos cuidados que se deve ter ao gerar uma base de dados, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:
I- A ausência ou omissão de informações ocorre, por exemplo, na aplicação de questionário em que os entrevistados se recusam a fornecer determinadas informações.
PORQUE
II- É preencher essa lacuna com uma previsão para os valores faltantes através do emprego do modelo de regressão estimado é uma solução que possui o benefício de manter os graus de liberdade.
Assinale a alternativa CORRETA:
 a) As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.
b) As asserções I e II são proposições falsas.
c) A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
d) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.
6. Na presença de heterocedasticidade, as variâncias não são as mesmas entre as observações, bem como os erros-padrão podem estar incorretos, prejudicando os testes de confiança e de hipóteses. Para verificar a presença de heterocedasticidade na regressão, um teste muito empregado é o teste de White. As informações retiradas do GRETL foram manipuladas para mostrar apenas o p-valor do teste de White para uma regressão da receita total de uma lanchonete explicada pela variação nos gastos com propaganda e política de preços, com base em 52 observações. A respeito do teste de White, com base no p-valor da regressão, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
(	) No teste de White, a hipótese nula é a existência de homocedasticidade, enquanto a hipótese alternativa refere-se à presença de heterocedasticidade.
(	) O p-valor apresentado pelo teste de White demonstra a presença de heterocedasticidade ao nível de significância de 1%, 5% e 10%.
(	) O p-valor apresentado pelo teste de White demonstra a presença de heterocedasticidade ao nível de significância de 5% e 10%, mas não a 1%. Nestas situações, é aconselhável fazer outros testes de presença ou não de heterocedasticidade para confirmar sua presença ou não.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
a) F - V - F.
 b) V - F - V.
c) F - V - V.
d) F - F - V.
7. Entre os testes estatísticos que permitem ao economista dar argumentação estatística sobre a robustez de seus modelos econométricos, encontra-se o teste de hipóteses, com base nas informações extraídas do GRETL para uma estimação da Receita Total (RT) de uma
lanchonete explicada pela variação nos gastos com propaganda e política de preços. Com base em 52 observações e nível de significância de 5%, são feitas afirmativas a respeito de testes de significância em que se testa a hipótese nula igual a zero contra a hipótese alternativa diferente de zero para a variável explanatória "propaganda". Sobre o exposto, analise as afirmativas a seguir:
I- Pode-se afirmar que se procura testar se variações na receita total estão relacionadas a variações nos gastos com propaganda.
II- O t-calculado é igual a 17,88.
III- Comparando o t-calculado contra o t-tabela, conclui-se que os dados apoiam a conjectura de que a receita total está relacionada aos gastos em propaganda.
Assinale a alternativa CORRETA:
a) Somente a afirmativa III está correta.
b) Somente a afirmativaII está correta.
c) Somente a afirmativa I está correta.
d) As afirmativas I, II e III estão corretas.
8. A análise de regressão, por meio de uma variedade de testes estatísticos, procura confirmar se os resultados obtidos na estimação dos parâmetros são confiáveis. Dentre os vários testes estatísticos possíveis, têm-se o coeficiente de determinação e o coeficiente de determinação ajustado. Sobre esses dois testes, analise as afirmativas a seguir:
I- O coeficiente de determinação ajustado é um teste que mostra o poder que as variáveis explicativas têm de explicar a variável explicada, ou seja, indica o poder de explicação do modelo.
II- O coeficiente de determinação é um teste utilizado para comparar o poder de explicação entre dois modelos de regressão.
III- O coeficiente de determinação ajustado é "ajustado" pelo número de graus de liberdade.
Assinale a alternativa CORRETA:
a) As afirmativas I e II são corretas.
b) As afirmativas II e III estão corretas.
c) Somente a afirmativa I está correta.
 d) Somente a afirmativa III está correta.
9. Nos modelos de regressão linear, utiliza-se hipóteses que, ao estarem presentes no modelo, permitem estimar parâmetros que carregam as propriedades estatísticas desejáveis de consistência, eficiência e ausência de tendenciosidade. Entretanto, nem sempre estas hipóteses se confirmam. Sobre os problemas de heterocedasticidade, assinale a alternativa CORRETA:
a) Se houver uma combinação perfeita entre duas variáveis, diz-se que a heteroscedasticidade é perfeita.
b) O problema de heteroscedasticidade implica na situação na qual duas ou mais variáveis apresentam alguma inter-relação.
c) Uma forma de verificar a presença de heteroscedasticidade é plotar um gráfico dos resíduos quadrados contra a variável explicativa. Se os resíduos forem bem comportados, ou seja, sem um padrão definido, então os resíduos são heteroscedásticos.
 d) A heteroscedasticidade significa que a medida que as variáveis dependente e explicativa se tornam cada vez maiores, fica mais difícil prever uma em função da outra, porque a variabilidade ou dispersão se torna cada vez maior.
10.O modelo de regressão múltipla apresenta duas ou mais variáveis explicativas. A elaboração de um modelo de regressão múltipla pode utilizar variáveis conhecida como "dummy". Sobre as variáveis dummy, assinale a alternativa CORRETA:
 a) Podem ser empregadas para testar quebras estruturais, identificando se ao longo do tempo os parâmetros da regressão mudaram em resposta a algum evento importante, como guerras ou recessão, ou sazonalidades para variáveis como venda de fertilizantes.
b) As variáveis dummy são variáveis quantitativas.
c) A regra geral para o uso da variável dummy nos modelos de regressão é ter uma variável dummy a mais do que a quantidade de categorias estudadas.
d) Podem assumir quaisquer valores, desde que estes sejam números inteiros.
 (
Prova
 
finalizada
 
com
 
9
 
acertos
 
e
 
1
 
questões
 
erradas
.
)