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.