CESPE / CEBRASPE — 2013

Ano: 2013·Banca: CESPE / CEBRASPE·Cargo: Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres - Estatística·Concurso: ANTT

Julgue o item seguinte, relativo à violação das suposições básicas dos modelos clássicos de regressão. Uma vez detectada a presença de heterocedasticidade, é possível estimar o modelo por mínimos quadrados generalizados (MQG) para corrigir ou minimizar o problema, de tal forma que os estimadores de MQG sejam melhores que os estimadores de MQO.

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A respeito do método de estimação por MQO, julgue o item que se segue. A estatística R2 é utilizada como critério de seleção para diferentes formas funcionais de estimação de uma variável dependente yt , podendo-se, por exemplo, mediante essa estatística, comparar o desempenho do modelo yt = a + βxt + ut com o desempenho do modelo lnyt = a + βlnxt + ut , em que xt é a variável independente e ut é uma variável aleatória de média igual a zero.

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A respeito do método de estimação por MQO, julgue o item que se segue. Um elevado valor da estatística R2 em um modelo de regressão linear simples com uma variável independente x e uma variável dependente y implica, necessariamente, causalidade entre y e x.

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Acerca das propriedades dos estimadores de MQO em regressão linear simples, julgue o item subsequente. Para o coeficiente angular β, o estimador de MQO apresenta uma componente não aleatória, β, e outra componente aleatória, a qual depende da covariância Cov(xt , ut ), tal que em que ut é o resíduo da regressão e Var(xt ) é a variância da variável independente xt do modelo de regressão.

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Acerca das propriedades dos estimadores de MQO em regressão linear simples, julgue o item subsequente. Se E(u | x) > 0, em que u é o resíduo e x é a variável explicativa de um modelo de regressão linear simples, então as estimativas de MQO serão viesadas.

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Considerando que o modelo de regressão por mínimos quadrados ordinários (MQO) seja dado por , em que é o valor estimado pelo modelo para a variável dependente yt , xt , é a variável independente e â e são, respectivamente, os estimadores dos coeficientes linear a e angular β de um modelo de regressão linear simples, julgue o item a seguir. Na regressão pela origem , em que â = 0, é um estimador não viesado de β.

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Considerando que o modelo de regressão por mínimos quadrados ordinários (MQO) seja dado por , em que é o valor estimado pelo modelo para a variável dependente yt , xt , é a variável independente e â e são, respectivamente, os estimadores dos coeficientes linear a e angular β de um modelo de regressão linear simples, julgue o item a seguir. O estimador pode ser escrito da seguinte forma: em que Var(xt ) é a variância de xt e Cov(xt ,yt ) é a covariância de xt e yt .

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Considerando que o modelo de regressão por mínimos quadrados ordinários (MQO) seja dado por , em que é o valor estimado pelo modelo para a variável dependente yt , xt , é a variável independente e â e são, respectivamente, os estimadores dos coeficientes linear a e angular β de um modelo de regressão linear simples, julgue o item a seguir. Ao se multiplicar a variável dependente por uma constante c qualquer, as estimativas de MQO são multiplicadas por c, isto é, â e são multiplicados por c.