GABARITO ECONOMETRIA

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GABARITO ECONOMETRIA
1- A avaliação do impacto de determinada política pública empregada pode ser feita pelo método de diferenças em diferenças. Para avaliar o efeito da política, tem-se um grupo de controle, que não é afetado pela mudança de política e um grupo de tratamento, afetado pela mudança de política. Sobre o método de diferenças em diferenças, é correto afirmar que:
R: O estimador de diferenças para o grupo de tratamento depois da política é começar estilo tamanho matemático 14px beta com 0 subscrito mais delta com 0 subscrito mais beta com 1 subscrito mais delta com 1 subscrito. fim do estilo
2- Sejam Yt e Wt duas séries temporais que representam renda e horas trabalhadas, simultaneamente. Considere os resultados dos seguintes modelos de regressão estimados por MQO: Considere também os resultados da regressão de Yt em Wt: Considere também a seguinte regressão: Os números entre parênteses são os valores do teste t. o valor crítico ao nível de 5% de significância da estatística Dickey-Fuller é -2,938. Diante do exposto, pode-se afirmar que:
R: As séries de renda (Yt) e horas trabalhadas (Wt) são integradas de ordem 1
3- Pela análise de regressão múltipla, é possível controlar muitos fatores que afetam a variável dependente simultaneamente. Segundo Wooldridge (2010), a regressão múltipla é importante tanto para testar teorias econômicas como para avaliar efeitos de política, como o mercado de trabalho.Considere o modelo de regressão linear múltipla para dados do mercado de trabalho:. Com base no exposto, pode-se afirmar que:
R: A hipótese de começar estilo tamanho matemático 14px V a r parêntese esquerdo u │ x com 1 i subscrito fim do subscrito vírgula reticências horizontais vírgula x com k i subscrito fim do subscrito parêntese direito igual a sigma ao quadrado fim do estilo não é necessária para que os estimadores de MQO sejam consistentes
4- O Método de Mínimos Quadrados Ordinários foi utilizado para estimar o modelo de regressão a seguir para explicar as variações de renda entre 530 indivíduos: Em que sexo é uma variável dummy, que assume valor 1 se for mulher, e 0, caso contrário, educ é o número de anos de escolaridade e exper é o número de anos de experiência profissional. Os números entre parênteses são os desvios-padrão das estimativas. Observação: Utilize como referência para estatística t de Student para 525 = 530 - 5 graus de liberdade ao nível de 5% de significância, o valor de t = 1,96, obtido na tabela de distribuição t de Student. Com base nos dados descritos pode-se afirmar que:
R: Em uma regressão do resíduo u em função da educação e do gênero, o R² será zero.
5- Muitas séries temporais econômicas têm uma tendência de crescer ao longo do tempo. Algumas séries têm tendência temporal, e saber reconhecê-la ajuda a obter inferência causal usando dados de séries temporais. Ignorar o fato de que duas sequências estejam apresentando tendência na mesma direção ou em direções opostas pode nos induzir a uma conclusão errada de que alterações em uma variável são de fato causadas por alterações ocorridas em outra variável. Nesse contexto, considere a seguinte regressão entre : em que é o erro.Assinale a afirmativa correta sobre a cointegração das séries .
R: Se começar estilo tamanho matemático 14px y com t subscrito fim do estilo for I(1) e começar estilo tamanho matemático 14px w com t subscrito fim do estilo for I(1) e começar estilo tamanho matemático 14px u com t subscrito fim do estilofor I(0), então são cointegradas
6- Os modelos Logit, Probit e Tobit foram projetados para modelar variáveis independentes binárias, que assumem valores zero ou um. A otimização de comportamentos pode levar a uma resposta de solução de canto para alguma parcela importante da população. Considerando os modelos Logit, Probit e Tobit, pode-se afirmar que:
R: No modelo Probit, G é uma função do tipo: começar estilo tamanho matemático 14px G parêntese esquerdo z parêntese direito igual a Ф parêntese esquerdo z parêntese direito fim do estilo
7- : Em séries temporais, é preciso fazer um teste formal para verificar a existência de raiz unitária. O método mais simples para testar a existência de raiz unitária começa com um modelo AR(1). O teste mais utilizado para identificar a presença de raiz unitária nas séries é o teste de Dickey-Fuller – DF. Sobre a presença de raiz unitária nas séries, pode-se afirmar que:
R: O teste de Dickey e Fuller é monocaudal.
8- Na análise de séries temporais, a ideia de processo estacionário tem desempenhado um papel importante. Um processo estacionário é aquele em que as distribuições de probabilidade são estáveis no decorrer do tempo. Sobre os conceitos de séries temporais, pode-se afirmar que:
R: Os resíduos de uma regressão linear múltipla de séries de ordem 1 e cointegráveis são estacionários.
9- Em um modelo de equações simultâneas, para que as equações sejam identificadas, elas devem atender a duas condições: condição de ordem e condição de classificação. Identificando a equação estrutural, é possível estimar os parâmetros.Considere o seguinte modelo de equações simultâneas: Com base no exposto pode-se afirmar que:
R: O estimador de MQO de começar estilo tamanho matemático 14px teta com 1 subscrito fim do estilo na equação 1 é consistente
10- Os modelos Logit, Probit e Tobit foram projetados para modelar variáveis independentes binárias, que assumem valores zero ou um. A otimização de comportamentos pode levar a uma resposta de solução de canto para alguma parcela importante da população. Considerando os modelos Logit, Probit e Tobit, pode-se afirmar que:
R: No modelo Probit, G é uma função do tipo: começar estilo tamanho matemático 14px G parêntese esquerdo z parêntese direito igual a Ф parêntese esquerdo z parêntese direito fim do estilo
11- Na análise de séries temporais, a ideia de processo estacionário tem desempenhado um papel importante. Um processo estacionário é aquele em que as distribuições de probabilidade são estáveis no decorrer do tempo. Sobre os conceitos de séries temporais, pode-se afirmar que:
R: Os resíduos de uma regressão linear múltipla de séries de ordem 1 e cointegráveis são estacionários.
12- Os dados de séries temporais se distinguem dos dados de corte transversal no sentido de que um conjunto de dados de séries temporais tem uma ordenação temporal. Uma segunda diferença é a de que uma amostra em corte transversal é colhida aleatoriamente de determinada população. Uma sequência de variáveis aleatórias indexadas pelo tempo é chamada de processo estocástico ou processo de série temporal. Nesse contexto, considere o modelo de regressão linear a seguir: em que: é o consumo pessoal em t, é a renda pessoal em t e é o termo aleatório. Com base no exposto, pode-se afirmar que:
R: Se são I(1), então o teste ADF aplicado aos resíduos identifica a presença de cointegração entre as séries.
13- Uma forma de endogeneidade das variáveis explicativas é a simultaneidade. Esse problema surge quando uma ou mais variáveis explicativas são determinadas conjuntamente com a variável dependente. Os métodos para estimar os modelos de equações simultâneas ajudam a resolver esse problema. Diante disso, pode-se afirmar que:
R: O problema de identificação em equações simultâneas precede o problema da estimação.
14- O Método de Mínimos Quadrados Ordinários foi utilizado para estimar o modelo de regressão a seguir para explicar as variações de renda entre 530 indivíduos: Em que sexo é uma variável dummy, que assume valor 1 se for mulher, e 0, caso contrário, educ é o número de anos de escolaridade e exper é o número de anos de experiência profissional. Os números entre parênteses são os desvios-padrão das estimativas. Observação: Utilize como referência para estatística t de Student para 525 = 530 - 5 graus de liberdade ao nível de 5% de significância, o valor de t = 1,96, obtido na tabela de distribuição t de Student. Com base nos dados descritos pode-se afirmar que:
R: Se começar estilo tamanho matemático 14px V parêntese esquerdou │ s e x o vírgula e d u c vírgula e x p e r parêntese direito igual a a ao quadrado mais b ao quadrado e d u c fim do estilo , então os estimadores de mínimos quadrados são tendenciosos
15- Na maioria das aplicações de modelos de regressão linear, estamos interessados em testar a hipótese nula, . Para analisar essa hipótese devemos aplicar alguns testes, como teste t e F, considerando algumas especificações, como o nível de significância.Sobre os testes de inferência, podemos afirmar que:
R: O nível de significância de um teste é a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira.