Com relação a conceitos de Econometria básica e etapas de projetos econômico-financeiros
(metodologias etc.), analise as assertivas abaixo e classifique-as em verdadeiro (V) ou falso (F). Em
seguida, assinale a alternativa correta.
( ) O Modelo de Regressão Simples é dado por: y =β 0 +β 1 . x + u. Onde y é a variável
dependente (ou explicada),β 0 é intercepto (ou constante),β 1 é coeficiente angular (ou inclinação), x é a variável independente (ou explicativa) e u é o termo de erro (ou perturbação aleatória).
( ) A linearidade do modelo de regressão linear simples implica uma variação de uma unidade em
x que tem o mesmo efeito sobre y, independentemente do valor inicial de x.
( ) O modelo de regressão linear simples nos permite tirar conclusões ceteris paribus sobre como x afeta y, mesmo sem hipótese que restrinja a maneira de como o termo não observável u está
relacionado à variável explicativa x.
( ) O modelo de regressão simples também trata da questão da relação funcional entre y e x. Se os
outros fatores em u são mantidos fixos, de modo que a variação em u é zero,Δ u = 0, então, x tem um
efeito linear sobre y:Δ y =β 1 ∙ x seΔ u = 0.
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A regressão entre duas variáveis não estacionárias será:
✂️ A) necessariamente espúria.
✂️ B) espúria, se as variáveis forem integradas de mesma
ordem.
✂️ C) não espúria, se as variáveis forem integradas de
mesma ordem.
✂️ D) não espúria, se as variáveis forem integradas de
ordens diferentes.
✂️ E) não espúria, se houver uma combinação linear das
variáveis que seja estacionária.
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Ao se estimar o modelo de regressão linear a seguir, verificou-se que este padecia de autocorrelação dos erros.
Yt
= α + βxt
+ γYt–1 + εt
Onde εt
é o termo aleatório.
Assim, pode-se afirmar, corretamente, que o estimador
de mínimos quadrados ordinários é, nesse caso:
✂️ A) viesado, inconsistente e ineficiente.
✂️ B) não viesado, consistente e ineficiente.
✂️ C) não viesado, inconsistente e eficiente.
✂️ D) não viesado, consistente e eficiente.
✂️ E) não viesado, inconsistente e ineficiente.
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