Questões de Concurso sobre Econometria

O controle sintético é obtido ponderando-se todas as regiões do país pelo tamanho relativo da população de cada região.

A análise de dados econômicos é fundamental para a compreensão de fenômenos, a formulação de políticas públicas e a tomada de decisões no setor privado.

Considerando as etapas cruciais da análise de dados econômicos, qual das seguintes alternativas descreve uma prática essencial na fase de tratamento dos dados coletados?

A econometria pode ser entendida como uma ferramenta essencial da análise econômica moderna, pois permite testar teorias e estimar relações quantitativas entre variáveis econômicas. De acordo com Gujarati (2011), o principal objetivo da econometria é

Segundo Gujarati (2011), em uma função de regressão populacional, no contexto de uma modelagem econométrica, existe um termo de erro usualmente denotado por u_i, o qual representa todos os valores omitidos do modelo, mas que, coletivamente, afetam a variável que se deseja explicar (variável dependente). Quanto às razões que inviabilizam a formulação de um modelo de regressão com o máximo de variáveis possíveis, assinale a opção INCORRETA.

O controle sintético pode usar regiões que não tenham fronteira geográfica com a região de interesse.

Considere o seguinte modelo de séries temporais:

Y_t = a + bX_t + e_t, t = 1, ...., T,

em que Y_t é a variável dependente, X_t é a variável explicativa e e_t é o termo aleatório.

Logo, pode-se concluir que

Seja um modelo autorregressivo de ordem 1, AR(1), para uma variável Y_t estacionária, conforme a seguinte especificação:

Y_t = 3 + 0,5Y_t-1 + u_t ,

onde E(u_t) =0 e Var(u_t) = 6. Assuma, também, que u_t e Y_t-1 são independentes.

Nesse cenário, qual é a variância de Y_t ?

Considere o modelo populacional y=α+βx+u, em que se denotam parâmetros desconhecidos e E(u|x) = 0. Determine o estimador OLS de β, sob a restrição α=β.

Conforme Gujarati e Porter (2011), na presença de heterocedasticidade, os estimadores do método de minimos quadrados ordinários (MQO) são:

Modelos econométricos do tipo Vetor Autorregressivo (VAR) e Vetor de Correção de Erros (VEC) são largamente usados em economia para se entender como duas ou mais variáveis interagem dinamicamente e para fazer previsões.

Considerando esses modelos, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).

( ) O modelo VAR deve ser usado quando as séries temporais são não estacionárias de ordem 1 e têm uma relação de cointegração.

( ) A função impulso-resposta em modelos VAR permite analisar como uma variável é afetada por choques temporários em outra variável ao longo do tempo, mas essa análise não é possível em modelos VEC.

( ) Em modelos VEC, o termo de correção de erro é incorporado para ajustar o relacionamento de longo prazo entre as séries temporais cointegradas após choques temporários, algo que não é diretamente modelado em VAR tradicionais.

( ) A decomposição de variância em modelos VAR ajuda a entender a proporção da variância de previsão de cada variável que pode ser atribuída a choques em si mesma versus choques nas outras variáveis, uma análise que também é aplicável em modelos VEC.

As afirmativas são, respectivamente,

Em economia, o Método dos Momentos Generalizados (GMM) é largamente utilizado para estimar diversos tipos de modelos econométricos.

Em relação ao GMM, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).

( ) O GMM é particularmente útil em situações em que as variáveis explicativas são endógenas, fornecendo uma maneira de obter estimadores consistentes mesmo na presença de endogeneidade.

( ) Na estimação por GMM, um teste de Hansen ajuda a confirmar a presença de instrumentos fracos, garantindo que os estimadores sejam consistentes e eficientes.

( ) Instrumentos fracos são um problema no GMM porque podem levar a estimativas com viés e variâncias grandes, comprometendo a validade dos resultados.

( ) Diferentemente do método de variáveis instrumentais, o GMM não pode ser usado para estimar modelos com erros padrão heteroscedásticos.

As afirmativas são, respectivamente,

O método de variáveis instrumentais visa a corrigir os seguintes problemas inerentes ao modelo econométrico que se deseja estimar, à exceção de um. Assinale-o.

Suponha que as empresas Y, W e Z disputem a obtenção do contrato de prestação de um determinado serviço. A empresa Y estima que ela tenha probabilidade igual à da empresa W de obter o contrato, mas que, por sua vez, é igual a duas vezes a probabilidade de Z obter o mesmo contrato.

Sendo assim, a probabilidade de que as empresas Y ou Z obtenham o contrato é de

A meta-análise é uma técnica estatística utilizada para combinar e integrar diferentes estudos que investigam a mesma questão. Essa metodologia tem se mostrado importante na área de economia para investigar questões que não são consensuais e a possível ocorrência de viés em publicações na literatura econômica.

Dentre os passos listados abaixo, aquele que NÃO faz parte dos passos para realizar a meta-análise é o seguinte:

A utilização de modelos univariados é limitada para expressar modelos econômicos, pois grande parte da macroeconomia se preocupa com múltiplas relações. Os modelos de Vetores Autorregressivos (VAR), que contemplam múltiplas variáveis, surgem, então, como uma alternativa menos restritiva à análise macroeconômica.

Nesses modelos,

Considere que certo economista deseja medir o impacto da carga tributária (X) no PIB per capita (Y) dos países. Para isso, ele tem uma amostra de dados em painel de N = 70 países, indo de 2015 a 2019 (T = 5 anos).

O modelo a ser estimado é:

𝑌_𝑖𝑡 = 𝛼 + _𝛾𝑌_𝑖𝑡−1 + 𝛽𝑋_𝑖𝑡 + 𝐶_𝑖 + 𝑉_𝑖𝑡

no qual 𝛼, 𝛾 𝑒 𝛽 são parâmetros a serem estimados; 𝐶_𝑖 é a parte do erro do modelo que varia apenas para os países (i) e 𝑉_𝑖𝑡 é a parte do erro que varia para os países e no tempo (t).

Nesse caso, avalie as afirmativas a seguir.

I. Em modelos de painel dinâmico, a inclusão de defasagens da variável dependente como regressores pode ajudar a capturar a dinâmica temporal e os efeitos de persistência dentro das unidades de painel.

II. O estimador de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) é geralmente eficiente e livre de viés em modelos de painel dinâmico, mesmo na presença de variáveis dependentes defasadas.

III. O estimador de primeira diferença é preferível ao estimador de Efeitos Fixos (FE) ao estimador MQO em modelos de painel dinâmico porque elimina o termo de erro invariável no tempo, eliminando assim a endogeneidade.

IV. O Método dos Momentos Generalizados Diferença (GMM-Diff), desenvolvido por Arellano e Bond (1991), é frequentemente usado para estimar modelos de painel dinâmico, pois lida efetivamente com a endogeneidade das variáveis dependentes defasadas.

Está correto o que se afirma em

Os estimadores de painel dinâmico Arellano–Bond, Arellano–Bover e Blundell–Bond têm sido cada vez mais utilizados em pesquisas aplicadas na área de economia.

No entanto, a utilização desses estimadores deve considerar que, se a unidade temporal (T) é grande e a unidade de corte (í) é pequena, significando muitos períodos de tempo e poucos indivíduos, então

Os critérios Bayesian Information Criterion (BIC), Akaike Information Criterion (AIC) e a estatística de Hannan-Quinn (HQ) podem ser utilizados como um critério de seleção para modelos alternativos, sendo vistos como uma medida de ajustamento que inclui um custo para cada parâmetro estimado. Na interpretação desses critérios de seleção, verifica-se que

Ao fazer escolhas entre cursos de ação alternativas, os tomadores de decisão, em diferentes níveis, necessitam frequentemente de previsões de variáveis econômicas. Se as observações de séries temporais estão disponíveis para uma variável de interesse e se os dados do passado contêm informações sobre o desenvolvimento futuro de uma variável, é plausível usar como previsão alguma função dos dados coletados no passado.

Nesse contexto, as principais metodologias utilizadas para a previsão de séries econômicas estacionárias, considerando-se a utilização de uma única série temporal ou de diversas séries temporais, são as seguintes:

Os modelos econômicos representam estruturas conceituais que descrevem como uma economia funciona e como os recursos são alocados e distribuídos. Nesse contexto, a Economia Circular emergiu como um modelo alternativo fundamental.

Na Economia Circular,