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 =β0 +β1. x + u. Onde y é a variável
dependente (ou explicada),β0 é intercepto (ou constante),β1 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,Δu = 0, então, x tem um
efeito linear sobre y:Δy =β1 ∙ x seΔu = 0.
Considere os seguintes modelos de séries de tempo:
I. Yt
= 1 + Yt–1 + εt
II. Yt
= εt
– εt–1
III. Yt
= 0,8Yt–1 + 0,2Yt–2 + εt
Sabendo-se que εt
representa um ruído branco, considerando os modelos dados, é correto afirmar que Yt
representa uma variável estacionária de segunda ordem
apenas em
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: