Em uma regressão para o preço de imóveis (em R$ mil), são consideradas var...

Em uma regressão para o preço de imóveis (em R$ mil), são consideradas variáveis determinantes a metragem do imóvel (X1), um índice de qualidade de vida do bairro em que ele se situa ...

Q181253 • Economia • Econometria • UFPR • UFPR • Economista

Em uma regressão para o preço de imóveis (em R$ mil), são consideradas variáveis determinantes a metragem do imóvel (X₁), um índice de qualidade de vida do bairro em que ele se situa (X₂) e duas variáveis qualitativas que indicam o seu padrão de construção (D₁ e D₂).

"Imagem

Os resultados da estimação foram os seguintes: Y_E= 55 + 1,5X₁ + 2,8X₂ + 30D₁ + 52D₂

A diferença estimada entre imóveis de alto e baixo padrão de construção, com mesma metragem e na mesma região, é (em R$ mil):

a) 22.
b) 30.
c) 52.
d) 55.
e) 82.

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Questões sobre Econometria

1

Q1124215 • Economia • Econometria • Fundação FAPEC • UFGD • Economista • 2025
Estamos interessados em analisar a probabilidade associada à decisão de investir no exterior por meio de um modelo Logit por parte das empresas brasileiras. Na equação, se consideram como variáveis determinantes o tamanho da empresa e a solvência. A variável dependente é dicotômica, onde Y=1, se a empresa investe no exterior, e zero (0) caso contrário; X1 = se a empresa é solvente, e zero (0) caso contrário; X2 = tamanho 1, para empresas com até 200 empregados; e X3 = tamanho 2, para empresas o número de empregados superior a 200. O Logit do modelo é descrito a seguir:

Y = -0,027 + 0,322*X1 + 0,623*X2 + 0,649*X3

A probabilidade para uma empresa solvente, com o número de empregados superior a 200, será:
- a) 70,12, aproximadamente.
- b) 69,50, aproximadamente.
- c) 71,99, aproximadamente.
- d) 72,65, aproximadamente.
- e) 73,17, aproximadamente.
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2

Q1124213 • Economia • Econometria • Fundação FAPEC • UFGD • Economista • 2025
Para analisar o problema de heterocedasticidade por meio do teste de Breusch-Pagan-Godfrey, o estatístico do teste segue a distribuição de qui-quadrado com (m-1) graus de liberdade. Considere que o modelo estimado tem duas variáveis explicativas e a SQE = 7,114 (necessária para o cálculo do valor de Θ). Considerando um nível de confiança de 95%, é correto afirmar que:
- a) o valor do Θ = 3,276, não rejeitamos a hipótese nula de homocedasticidade.
- b) o valor do Θ = 4,605, rejeitamos a hipótese nula de homocedasticidade.
- c) o valor do Θ = 5,512, rejeitamos a hipótese nula de homocedasticidade.
- d) o valor do Θ = 3,745, não rejeitamos a hipótese nula de homocedasticidade.
- e) o valor do Θ = 3,557, não rejeitamos a hipótese nula de homocedasticidade.
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3

Q1094417 • Economia • Econometria • COPERVE UFSC • UFSC • Economista • 2026
Considere o modelo estimado: Ŷ = 12 + 1,8X, no qual X = anos de estudo; Y = salário mensal (em milhares de reais). Assinale a alternativa que apresenta a interpretação correta do coeficiente angular.
- a) Cada aumento de R$ 1.000 no salário aumenta 1,8 anos de estudo.
- b) Cada ano adicional de estudo aumenta o salário médio em R$ 1.800.
- c) O salário inicial é R$ 1.800.
- d) O modelo não permite interpretação econômica.
- e) O intercepto representa o salário máximo possível.
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4

Q1082586 • Economia • Econometria • Avança SP • Prefeitura de Varginha MG • Economista • 2025
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.
- a) V – F – F – F
- b) V – V – F – F
- c) F – V – V – V
- d) V – V – F – V
- e) F – F – F – F
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5

Q1068524 • Economia • Econometria • VUNESP • EsFCEx • Especialidade Economia • 2025
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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6

Q1068523 • Economia • Econometria • VUNESP • EsFCEx • Especialidade Economia • 2025
Considere os seguintes modelos de séries de tempo:

I. Y_t = 1 + Y_t–1 + ε_t
II. Y_t = ε_t – ε_t–1
III. Y_t = 0,8Y_t–1+ 0,2Y_t–2 + ε_t

Sabendo-se que ε_t representa um ruído branco, considerando os modelos dados, é correto afirmar que Y_t representa uma variável estacionária de segunda ordem apenas em
- a) II e III.
- b) II.
- c) I e III.
- d) III.
- e) I e II.
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7

Q1068522 • Economia • Econometria • VUNESP • EsFCEx • Especialidade Economia • 2025
Ao se estimar o modelo de regressão linear a seguir, verificou-se que este padecia de autocorrelação dos erros.

Y_t = α + βx_t + γY_t–1 + ε_t

Onde ε_t 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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8

Q1061700 • Economia • Econometria • CESPE CEBRASPE • SUSEP • Área Tecnologia da Informação e Ciência de Dados • 2025
A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.
A aplicação de PCA (análise de componentes principais) em contexto não supervisionado independe de rótulos para extrair componentes de maior variância.
- a) Certo
- b) Errado
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9

Q1061699 • Economia • Econometria • CESPE CEBRASPE • SUSEP • Área Tecnologia da Informação e Ciência de Dados • 2025
A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.
A regularização L2 (ridge) reduz a magnitude dos coeficientes sem anulá-los completamente, o que pode mitigar o overfitting, mas não realiza seleção automática de variáveis.
- a) Certo
- b) Errado
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10

Q1044544 • Economia • Econometria • FGV • EPE • Bioenergia • 2024
Regressão espúria é quando tentamos relacionar variáveis que, por possuírem propriedades estatísticas semelhantes, apresentam correlação alta e significativa mesmo que não faça sentido.
A respeito de regressão espúria, analise as afirmativas a seguir.

I. A regressão espúria é bastante comum em séries temporais. Isso ocorre porque séries que apresentam tendência ao longo do tempo são não estacionárias. Essa característica de não estacionariedade pode levar à obtenção de uma correlação significativa entre as séries somente por crescerem com o tempo, sem que haja uma relação entre elas.

II. Uma relação espúria é a relação estatística existente entre duas variáveis, mas onde não existe nenhuma relação causa-efeito entre elas. Essa relação estatística pode ocorrer por pura coincidência ou por causa de uma terceira variável.

III. São exemplos de relação espúria: a quantidade de calor em uma sala pode fazer com que ela se torne mais húmida; a quantidade de luz solar recebida por uma planta pode afetar o seu crescimento; o stress a que uma pessoa está sujeita pode afetar seu desempenho no trabalho.

Está correto o que se afirma em
- a) I, apenas.
- b) I e II, apenas.
- c) I e III, apenas.
- d) II e III, apenas.
- e) I, II e III.
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