Os parâmetros a e b da regressão linear simples, Y = a + bX, entre dois co...

Os parâmetros a e b da regressão linear simples, Y = a + bX, entre dois conjuntos de dados Y e X, foram estimados pelo método de minimização da soma dos quadrados dos desvios. No gráfico cartesi...

Q746508 • Economia • Econometria • CESGRANRIO

Os parâmetros a e b da regressão linear simples, Y = a + bX, entre dois conjuntos de dados Y e X, foram estimados pelo método de minimização da soma dos quadrados dos desvios. No gráfico cartesiano comum, com os dados X no eixo horizontal e os dados Y no eixo vertical, a reta de regressão estimada

a) são os valores mínimos dos conjuntos de dados X e Y, respectivamente.
b) , Yi), para algum i, onde i indica as iésimas observações dos conjuntos de dados X e Y, respectivamente.
c) interceptará o eixo vertical na origem (0,0), se a estimativa do parâmetro b for positiva.
d) será vertical, se o coeficiente de correlação entre os dados dos conjuntos X e Y for igual a 1.
e) será horizontal, se o coeficiente de correlação entre os dados dos conjuntos X e Y for nulo.

Questões sobre Econometria

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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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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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3

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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4

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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5

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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6

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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7

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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8

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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9

Q1038535 • Economia • Econometria • FGV • EPE • Abastecimento • 2024
A Econometria é a aplicação das leis da matemática aos modelos econômicos. É por meio de premissas estatísticas e equações que os economistas fazem análises e simulações de modelos que deveriam refletir condições reais de mercado, ou seja, a Econometria é a fusão da Economia, da Estatística e da Matemática, sendo usada para testar hipóteses e estimar relações econômicas.
Sobre o tema, analise as afirmativas a seguir.
I. A econometria pode ser usada para qualquer teoria, desde que ela possa ser numericamente representada para gerar resultados coerentes.
II. Um dos exemplos mais conhecidos de aplicação da econometria é a relação entre o aumento do PIB e a redução do nível de desemprego.
III. A econometria está se transformando graças à machine learning, que, ao oferecer novas ferramentas e técnicas, permitem que os economistas modelem relações não-lineares complexas, lidem com grandes volumes de dados e descubram padrões ocultos nos dados que os métodos tradicionais teriam ignorado.
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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10

Q747597 • Economia • Econometria • CESPE CEBRASPE • EMBASA • Analista de Saneamento
Com base na metodologia econométrica, julgue os próximos itens.

Há heteroscedasticidade quando as perturbações aleatórias de uma regressão linear possuem a mesma variância.
- a) Certo
- b) Errado
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