Econometria
Por: Advarel • 13/6/2015 • Trabalho acadêmico • 655 Palavras (3 Páginas) • 3.988 Visualizações
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
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