Que tipo de convergência e quais hipóteses precisamos ter para que B seja um estimador consistente de MQO? Convergência em distribuição, normalid...

Para que B seja um estimador consistente de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), precisamos ter a convergência em probabilidade e algumas hipóteses adicionais. Essas hipóteses são: 1. Convergência em probabilidade: Isso significa que, à medida que o tamanho da amostra aumenta, o estimador B converge para o valor verdadeiro do parâmetro. 2. O posto de E(x'x) deve ser igual ao número de variáveis independentes: Isso garante que a matriz de covariância seja invertível, permitindo a estimação dos parâmetros. 3. Não correlação entre o termo de erro e as variáveis independentes: Isso é conhecido como exogeneidade estrita e é importante para evitar o viés de endogeneidade nos estimadores. Além dessas hipóteses, é comum assumir a linearidade na relação entre a variável dependente e as variáveis independentes. No entanto, a normalidade dos resíduos não é uma hipótese necessária para a consistência do estimador MQO. Portanto, a resposta correta seria: Convergência em probabilidade, o posto de E(x'x) deve ser igual ao número de variáveis independentes e não deve ser correlacionado com o termo de erro.