Julgue os itens seguintes, em relação aos problemas econométricos do model...

Julgue os itens seguintes, em relação aos problemas econométricos do modelo clássico de regressão linear por mínimos quadrados ordinários. Sob heterocedasticidade, os estimadores de mínim...

Q746962 • Economia • Econometria • CESPE CEBRASPE • ANCINE • Especialista em Regulação da Atividade Cinematográfica

Julgue os itens seguintes, em relação aos problemas econométricos do modelo clássico de regressão linear por mínimos quadrados ordinários.

Sob heterocedasticidade, os estimadores de mínimos quadrados ordinários são ineficientes.

a) Certo
b) Errado

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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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