Economista - 2016

O modelo clássico de regressão linear é um instrumento fundamental para a maior parte da teoria econométrica. Assinale a alternativa que contém uma hipótese válida para este modelo de regressão linear simples dado por Yi = β1 + β2 Xi + µi .

A ideia relativa à correlação entre os retornos das ações A e B, permite explicar uma série de efeitos na análise do risco e do retorno de uma carteira que contém essas ações A e B. Considerando que pab é o coeficiente de correlação linear entre as ações A e B ; COVab é a covariância entre estas duas ações, σa é a volatilidade dos retornos da ação A; σb é a volatilidade dos retornos da ação B ; Xa é a proporção da ação A na carteira e Xb é a proporção da ação B na carteira, assinale a alternativa que contém uma relação válida entre esses parâmetros estatísticos.

O mais simples dos modelos de regressão múltipla é a regressão de três variáveis, com uma variável dependente e duas variáveis explicativas, conforme a expressão Yi =β1 + β2X2i + β3X3i + µi . Neste modelo, o fato de que nenhuma das variáveis explicativas pode ser escrita como combinações lineares das demais variáveis explicativas é denominado:

O conceito de multicolinearidade em sentido mais amplo, ou seja, quando a multicolinearidade não é perfeita, relaxando-se algumas hipóteses, pode ser exemplificado por meio da expressão λ1 X1 + λ2 X2 + λ3 X3 + … + λk Xk + Vi = 0 , em que os termos X são variáveis explicativas. Com relação ao exemplo apresentado, considerando a multicolinearidade,assinale a alternativa correta.

Uma das hipóteses do modelo clássico de regressão linear consiste no fato de que as perturbações µi possuem o mesmo desvio-padrão. Quando esta condição não se verifica, ocorre o fenômeno denominado:

Suponha que um economista esteja trabalhando com dados de uma série temporal trimestral, envolvendo a regressão do produto sobre trabalho e capital.Suponha ainda que ocorra uma greve em um dos trimestres, com queda do produto. Suponha que a greve termine e, mesmo assim, o produto permaneça em queda nos trimestres seguintes, ou seja,verifica-se que os termos de perturbação desta regressão apresentam comportamento tal que E(µi µi ) ≠ 0 e i ≠ j. Com relação a este caso específico, ocorre o seguinte fenômeno:

Considere o modelo de regressão de duas variáveis dado por Yi = β1 + β2Xi + µi . Admita agora um esquema que evidencie a regressão de sobre si mesmo, defasado de um período, combinado com um esquema de média móvel de primeira ordem. Tal combinação é denominada:

Suponha que a ação do Banco Itaú tenha evidenciado, com base em dados do último ano, um retorno esperado de 3% ao mês e uma volatilidade de 1% ao mês. Suponha ainda que, no mesmo período, a ação do Banco do Brasil tenha evidenciado um retorno esperado de 4% ao mês e uma volatilidade de 2% ao mês. Assinale a alternativa que contém a ação com melhor performance, com base no coeficiente de variação, bem como o valor desse coeficiente de variação.

Suponha que um grupo de economistas, após muita reflexão, tenha definido que o modelo de Custo Total de Produção, como função do produto X, seja dado pela expressão Yi = β1 + β2Xi + β3 (Xi)2 + β4(Xi)3 + µ1i .Não obstante, admita que um economista iniciante,desconhecendo este fato, adote em seus trabalhos a seguinte expressão, ao invés da anterior: Yi = α1 + α2Xi + α3(Xi)2 + µ2i . Assinale a alternativa que contém o tipo de erro incorrido pelo economista novato e a sua medida.

Na análise de regressão, a variável dependente é muitas vezes influenciada não somente por aquelas variáveis que podem ser quantificadas em alguma escala bem definida, tais como renda, produto ou preços, mas também por variáveis de natureza essencialmente qualitativa, tais como sexo ou raça. Estas variáveis geralmente indicam a presença ou a ausência de um atributo. Um método para quantificar estes atributos consiste em construir variáveis artificiais que assumam os valores “1” ou “0” conforme esteja ou não presente o atributo considerado. Estas variáveis são denominadas: