INTRODUÇÃO À ECONOMETRIA

Prévia do material em texto

ENSINEME: APLICAÇÕES DE R EM ECONOMETRIA
	 
	 
	 1.
	Ref.: 4026407
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Considere o script abaixo sobre o R e assinale a alternativa correta. 
 
		
	 
	Na linha 9 lemos o arquivo em .csv. 
	
	O script não vai funcionar, uma vez que esquecemos de instalar primeiro os pacotes. 
	 
	A função head() retorna as primeiras partes de um objeto.  
	
	A linha 12 está selecionando a coluna "ano" que tem valor igual a 2012. 
	
	A função summary() fornece o somatório de diversas variáveis. 
	
	
	 
		
	ENSINEME: EQUAÇÕES SIMULTÂNEAS E EFEITOS FIXOS
	 
	 
	 2.
	Ref.: 4059299
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Assinale a alternativa correta sobre variáveis endógenas em um sistema de equações simultâneas.
		
	
	Os valores das variáveis endógenas são determinados fora do sistema.
	
	Pode haver menos equações no sistema do que variáveis endógenas.
	
	Os valores das variáveis exógenas são determinados dentro do sistema.
	 
	Equações de forma reduzida não irão conter nenhuma variável endógena no lado direito delas.
	
	Equações de forma reduzida irão conter apenas variáveis endógenas no lado direito delas.
	
	
	 
		
	ENSINEME: HETEROCEDASTICIDADE E AUTOCORRELAÇÃO
	 
	 
	 3.
	Ref.: 4038258
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Assinale a alternativa que corresponde à hipótese nula do teste de Breusch-Pagan:
		
	 
	−H0:δ1=δ2=...=δk=0−H0:δ1=δ2=...=δk=0, onde os kk coeficientes δδ são os parâmetros da regressão do erro quadrado da regressão original contra as kk variáveis explicativas do modelo para o qual queremos verificar se há homocedasticidade. 
	
	H0:ρ=0H0:ρ=0, onde o coeficiente ρρ é o parâmetro da regressão do erro quadrado da regressão original contra a sua primeira defasagem. 
	 
	H0:ρ=δ1=δ2=...=δk=0H0:ρ=δ1=δ2=...=δk=0, onde ρρ e os kk coeficientes δδ são os parâmetros da regressão do erro da regressão original contra, respectivamente, a primeira defasagem desse erro e as kkvariáveis explicativas do modelo para o qual queremos verificar se há homocedasticidade. 
 
	
	−H0:δ1=δ2=...=δk=0−H0:δ1=δ2=...=δk=0, onde os kk coeficientes δδ são os parâmetros da regressão do erro da regressão original contra as kk variáveis explicativas do modelo para o qual queremos verificar se há homocedasticidade. 
	
	H0:ρ=δ1=δ2=...=δk=0H0:ρ=δ1=δ2=...=δk=0, onde ρρ e os kk coeficientes δδ são os parâmetros da regressão do erro quadrado da regressão original contra, respectivamente, a primeira defasagem desse erro e as kk variáveis explicativas do modelo para o qual queremos verificar se há homocedasticidade. 
	
	
	 4.
	Ref.: 4035268
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Se rejeitamos a hipótese nula do teste de Breusch-Godfrey, o que podemos afirmar sobre nosso modelo?
		
	
	Não há presença de autocorrelação. 
	
	Não há presença de heterocedasticidade. 
	 
	Pode haver autocorrelação.
	 
	Indica que não precisamos corrigir o erro padrão para o erro padrão de Newey-West. 
	
	Pode haver heterocedasticidade.
	
	
	 
		
	ENSINEME: MODELO BÁSICO DE REGRESSÃO LINEAR
	 
	 
	 5.
	Ref.: 4053522
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	O segundo passo para um desenho de pesquisa utilizando a abordagem estrutural é:
		
	 
	Determinação da variável de interesse dentro do modelo econômico que irá guiar a análise. 
	
	Estimação dos parâmetros 
	
	Formulação do modelo econométrico 
	
	Coleta de dados 
	
	Formulação da pergunta 
	
	
	 6.
	Ref.: 4053521
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	O primeiro passo para um desenho de pesquisa utilizando a abordagem reduzida (ou abordagem de forma reduzida) é:
		
	 
	Coleta de dados 
	
	Estimação dos parâmetros 
	 
	Formulação da pergunta. 
	
	Determinação da variável de interesse dentro do modelo econômico que irá guiar a análise. 
	
	Formulação do modelo econométrico 
	
	
	 
		
	ENSINEME: REGRESSÃO MULTIVARIADA
	 
	 
	 7.
	Ref.: 4056402
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Seja βkβk o coeficiente de xkxk, a kk-ésima coluna de XX, em uma regressão da forma y=Xβ+uy=Xβ+u. Seja ˜xkxk~ o resíduo da regressão de xkxk contra todas as outras colunas da matriz XX . Assinale a alternativa correta para βkβk:
		
	
	βk=Var[y]Var[˜xk]βk=Var[y]Var[xk~]
	 
	βk=Cov[y, ˜xk]Var[˜xk]βk=Cov[y, xk~]Var[xk~]
	
	βk=Var[˜xk]βk=Var[xk~]
	
	βk=Cov[y, ˜xk]βk=Cov[y, xk~]
	
	βk=Cov[y, ˜xk]Var[y]βk=Cov[y, xk~]Var[y]
	
	
	 8.
	Ref.: 4056396
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Com a finalidade de testar o Teorema de Frisch-Waugh, um pesquisador particionou uma matriz XX de variáveis explicativas. Qual a dimensão da matriz X1X1, resultante do particionamento em 2 partes iguais da matriz de variáveis explicativas com nn linhas, XX, sendo que XX não contém o intercepto?
		
	
	n×κn×κ
	 
	n×κ2n×κ2
	 
	n×2κn×2κ
	
	κ×κ2κ×κ2
	
	n2×nn2×n
	
	
	 
		
	ENSINEME: VARIÁVEIS INSTRUMENTAIS
	 
	 
	 9.
	Ref.: 4056336
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Qual das alternativas abaixo contém os principais problemas que podem causar endogeneidade em uma regressão?
		
	 
	Relação linear exata entre duas ou mais variáveis independentes e não normalidade dos resíduos.
	
	Autocorrelação dos resíduos e variância condicional não constante.
	
	Base de dados pequena.
	
	Inclusão de variáveis irrelevantes, presença de outliers e observações com dados faltantes.
	 
	Variável omitida, erro de medida e simultaneidade. 
	
	
	 10.
	Ref.: 4056339
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Que tipo de convergência e quais hipóteses precisamos ter para que ^ββ^ seja um estimador consistente de MQO de ββ
		
	
	Convergência em probabilidade, normalidade dos resíduos e linearidade na relação entre a variável dependente e as independentes.
	 
	Convergência em distribuição, o posto de E(x′ x)E(x′ x) deve ser igual ao número de variáveis independentes e xx não deve ser correlacionado com o termo de erro uu.
	 
	Convergência em probabilidade, o posto de E(x′ x)E(x′ x) deve ser igual ao número de variáveis independentes e xx não deve ser correlacionado com o termo de erro uu .
	
	Convergência em probabilidade e resíduos uniformes.
	
	Convergência em distribuição, normalidade dos resíduos e linearidade na relação entre a variável dependente e as independentes.