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Universidade Federal da Bahia
Faculdade de Ciências Econômicas
Disciplina: Econometria I
Prof.: Gervásio F. Santos
LISTA 03 – 2012.2
PARTE I: Questões do livro Wooldridge, J. Introdução à Econometria: uma
abordagem moderna. São Paulo: Cengage Learning, 2006.
Questão 1) Exercício 3.3
Questão 2) Exercício 3.5
Questão 3) Exercício 3.7
Questão 4) Exercício 4.2
Questão 5) Exercício 4.3
PARTE II: Questões Computacionais – retiradas do material de apoio do livro,
disponível na página eletrônica do livro Wooldridge, J. Introdução à Econometria.
Questão 6) Exercício 3.14
Questão 7) Exercício 3.15
PARTE I: Questões de provas da ANPEC.
Questão 8) (ANPEC-08,6) Um econometrista estimou o seguinte modelo de regressão
para explicar a renda de 526 indivíduos:
Log(renda) = 0,510 – 0.310 genero + 0,080 educ + 0,030 exper – 0,001 exper2 + u
(0,099) (0,036) (0,03) (0,005) (0,00010)
R2 = 0,441, n= 526
em que genero é uma variável dicotômica ( = 1 se mulher, = 0, caso contrário), educ é
o número de anos gastos com educação, exper é a experiência profissional do indivíduo,
medida em anos. Os desvios padrões dos coeficientes estão entre parênteses. Com base
nesses resultados, julgue as afirmativas:
(0) O efeito de um ano a mais de experiência profissional na renda média de um
indivíduo do sexo masculino é, 0,030 unidades monetárias.
(1) As mulheres recebem salários 31% mais baixos que os dos homens, em média.
(2) De acordo com o modelo estimado e, a hipótese de que o efeito médio de um ano a
mais de educação na renda dos indivíduos seja diferente de 10% é rejeitada ao nível de
significância de 5%.
(3) Se V(u|genero, educ, exper) = a
2 + b
2 educ, então os estimadores de mínimos
quadrados são tendenciosos. Nota: V(u|X) é a variância de u condicionada a X, a e b são
parâmetros.
(4) Em uma regressão do resíduo u em função de educação e gênero, o R
2 será zero.
Questão 9) (ANPEC- 09,10) Com relação aos testes de hipótese, é correto afirmar:
(0) Em uma regressão com várias variáveis explicativas, se individualmente os
coeficientes não forem significativos, o teste F de significância conjunta também não
terá a hipótese nula rejeitada.
(2) Considere o seguinte modelo de regressão linear: y = β0 + β1X + u, em que u é o
erro da regressão, y é a variável dependente e X é a variável explicativa. Caso o erro
seja heterocedástico, a estatística t usual para testarmos a hipótese H0: β1 = 0 contra a
alternativa H1: β1 ≠ 0 não é mais válida.
(3) Considere o seguinte modelo de regressão linear: y = β0 + β1X + u, em que u é o
erro da regressão, y é a variável dependente e X é a variável explicativa. Para
testarmos a hipótese H0: β1 = 0 contra a alternativa H1: β1 > 0, devemos utilizar um teste
t unilateral.
(4) O teste t em regressões envolvendo variáveis não-estacionárias não será válido caso
a regressão seja expúria.
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