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A Tabela 3.6 apresenta dados relativos a índices de produção por hora (X) e remuneração real por hora (Y) para os setores empresarial e empresarial...

A Tabela 3.6 apresenta dados relativos a índices de produção por hora (X) e remuneração real por hora (Y) para os setores empresarial e empresarial não agrícola da economia dos Estados Unidos no período 1960-2005. O ano-base dos índices é 1992 D 100 e os índices foram ajustados sazonalmente. a. Represente graficamente Y contra X para os dois setores da economia separadamente. b. Qual a teoria econômica que embasa a relação entre as duas variáveis? O gráfico de dispersão confirma a teoria? c. Estime uma regressão de MQO de Y contra X. Guarde os resultados para examiná-los novamente depois de estudar o Capítulo 5.
a. Represente graficamente Y contra X para os dois setores da economia separadamente.
b. Qual a teoria econômica que embasa a relação entre as duas variáveis? O gráfico de dispersão confirma a teoria?
c. Estime uma regressão de MQO de Y contra X. Guarde os resultados para examiná-los novamente depois de estudar o Capítulo 5.

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a. Para representar graficamente Y contra X para os dois setores da economia separadamente, é necessário criar dois gráficos de dispersão, um para o setor empresarial e outro para o setor empresarial não agrícola. No eixo X, deve ser plotado o índice de produção por hora (X) e no eixo Y, a remuneração real por hora (Y). b. A teoria econômica que embasa a relação entre as duas variáveis é a lei de oferta e demanda. Segundo essa lei, a remuneração real por hora (Y) é determinada pela oferta e demanda de trabalho. Quando a oferta de trabalho é maior do que a demanda, a remuneração tende a cair. Quando a demanda é maior do que a oferta, a remuneração tende a subir. O gráfico de dispersão pode confirmar essa teoria, mostrando se há uma relação positiva ou negativa entre as duas variáveis. c. Para estimar uma regressão de MQO de Y contra X, é necessário utilizar um software estatístico, como o Excel ou o R. A regressão de MQO é uma técnica estatística que permite estimar a relação entre duas variáveis, encontrando a equação da reta que melhor se ajusta aos dados. Os resultados da regressão podem ser examinados novamente depois de estudar o Capítulo 5.

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