Econometria

QUESTÃO 1

a) O que é função de esperança condicional ou a função de regressão da população?

b) Qual a diferença entre as funções de regressão populacional e amostral? Essa distinção

causa alguma diferença nos resultados de um modelo de regressão econométrica, quando

se usa dados populacionais e amostrais; e quais são as implicações adicionais?

c) Qual é o papel do termo de erro estocástico, ui, na análise de regressão? Qual é a diferença

entre o termo de erro estocástico e o resíduo,
?

d) O que entendemos por modelo de regressão linear (analise o que é linearidade nos

parâmetros e linearidade nas variáveis)?

QUESTÃO 2

Considere que você deseja estabelecer um modelo de regressão para o consumo, em função de

várias variáveis, como, por exemplo, x1 = renda , x2 = Riqueza , x3 = Nível de Escolaridade ,

x4 = Religião . Para tanto, considere os seguintes modelos:

Yi X i X i X i X 4i uˆi ˆ ˆ ˆ 1 ˆ 2 ˆ 3 ˆ

= β1 +β2 +β3 +β4 +β5 + (1)

e

Yi β β X1i εˆi ˆ ˆ ˆ

= 1 + 2 + (2)

De acordo com o seu entendimento de Econometria, responda, justificando a sua resposta, as

seguintes questões:

a) Quando seria possível optar pelo modelo (2), ao invés do modelo (1);

b) Quando seria possível optar pelo modelo (1), ao invés do modelo (2);

c) O que incorpora em seus valores, o resíduo no modelo (1);

d) O que incorpora em seus valores, o resíduo no modelo (2);

e) Descreva sucintamente qual é o significado do termo de perturbação estocástica, ui, numa

função de regressão e por que não introduzir explicitamente todas variáveis explicativas

num modelo? Por que não desenvolver um modelo de regressão múltipla com o maior

número possível de variáveis explicativas? Ou seja, por que optar pelo modelo (2), em

detrimento do modelo (1), em certas situações?

QUESTÃO 3

a) Em um modelo de regressão linear simples ( Yt = β1 + β 2 Xt + ut ), o que indica a inclinação

da regressão e o intercepto?

b) Quando o coeficiente de inclinação estimado num modelo de regressão simples (

Yt = β1 +β 2Xt + ut ) é zero, ou seja, 0 ˆ

β 2 ≈ , então, qual será o coeficiente de determinação

r2?

c) Como é obtido o estimador OLS (Mínimos Quadrados Ordinários)?

d) Em um modelo de regressão corretamente especificado, qual deve ser a média da amostra

do resíduo do estimador OLS (Mínimos Quadrados Ordinários) e como estes resíduos

devem distribuir?

e) Num modelo de regressão linear simples (Yt = β1 +β 2Xt + ut ) quando o estimador da

inclinação, 2

ˆβ