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Qual é o intercepto de março? As variáveis dummy sazonais satisfazem a hipótese de exogeneidade estrita (Sim ou Não)? Explique por quê?

A
O intercepto de março é \beta_0 + \delta_2; Sim; porque são variáveis exógenas.
B
O intercepto de março é \delta_2; Não; porque são variáveis endógenas.
C
O intercepto de março é \delta_2; Não; porque são variáveis exógenas.
D
O intercepto de março é \beta_0 + \delta_2; Sim; porque são variáveis endógenas.
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Explore a relação entre as variáveis Consumo e Idade, e responda:

Execute um teste de normalidade para regressão linear entre Consumo e Idade e, de acordo com os resultados, informe se os resíduos seguem ou não seguem uma distribuição normal. Adote 95% de confiança.

A
Ao p valor de 24,15%, só rejeitaríamos a hipótese de normalidade caso o nível de confiança fosse de 90%. Portanto o teste é inconclusivo.
B
Ao p valor de 24,15%, não há evidências para rejeitar a hipótese de normalidade, ou seja, os resíduos seguem uma distribuição normal.
C
Ao p valor de 24,15%, há evidências para rejeitar a hipótese de normalidade, ou seja, os resíduos não seguem uma distribuição normal.
D
Ao p valor de 24,15%, só rejeitaríamos a hipótese de normalidade caso o nível de confiança fosse de 99%. Portanto o teste é inconclusivo.
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No mercado financeiro, é comum considerar a premissa de que a melhor previsão do preço de uma ação para amanhã é o valor de hoje. Esta premissa corresponde ao método:

A
Holt
B
da média móvel
C
do mínimo erro quadrático médio
D
ingênuo
E
do amortecimento exponencial
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No processo de coleta de dados de mercado:

A

Deve-se levantar todo e qualquer dado, mesmo aqueles que não tenham qualquer semelhança com o bem avaliando.

B

É recomendável buscar a maior quantidade possível de elementos com atributos comparáveis aos do bem avaliando.

C

O avaliador não precisa se preocupar em identificar e descrever as características relevantes dos dados pesquisados.

D

A contemporaneidade dos dados é irrelevante, pois os valores podem ser corrigidos por índices de inflação.

E

Todas as afirmacoes são falsas.

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Pelo histograma, você diria que a variável segue uma distribuição normal?

A
Não, pois os dados não são distribuídos simetricamente em torno de um valor central.
B
Sim, pois os dados se concentram entre o primeiro quartil e a mediana.
C
Sim, pois os dados se concentram entre a mediana e o terceiro quartil.
D
Sim, pois os dados são distribuídos simetricamente em torno do desvio padrão.
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O postulado da racionalidade coloca-se no contexto da explicação intencional, ou escolha racional, no qual o comportamento individual é compreendido a partir do esquema oportunidade versus necessidades e desejos. A partir desse postulado, identifique a alternativa que expressa a interpretação sobre o comportamento econômico do homem:
A
Como agentes econômicos racionais, suas decisões estão voltadas a maximizar sua utilidade ou seu lucro.
B
Como agente político nem sempre dotado de plena racionalidade, a tomada de decisão nem sempre conduz a maximização de utilidade ou seu lucro.
C
Como agente político que atua em mercados imperfeitos, a tomada de decisão nem sempre é conduzida pela racionalidade.
D
Como agente econômico, o indivíduo nem sempre tem clareza de seus objetivos e, portanto, as decisões nem sempre são racionais.
E
Como agente econômico, o indivíduo sempre tem clareza de seus objetivos, mas as decisões econômicas são conduzidas por sentimentos morais.
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Qual das variáveis a seguir pode ser representada por uma dummy?

A
Idade do aluno.
B
Anos de estudo dos pais.
C
Média de anos de experiência dos professores.
D
Se o aluno tem computador em casa.
E
Média das notas do aluno nas séries anteriores.
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O R² é particularmente útil para medir o nível de causalidade de nossa variável explicativa. Assinale a principal e mais comum preocupação de modelos de forma reduzida:

A
Medir o impacto causal de uma variável em outra.
B
Maximizar o R² da regressão linear.
C
Prever o valor de uma variável dada a outra.
D
Testar o funcionamento de modelos econômicos levando dados para dentro deles.
E
Minimizar o erro quadrático médio.
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(IBGE/Estatístico, 2010). Ajustou-se um modelo de regressão linear simples a dados provenientes de alguns experimentos executados por um fabricante de concreto com o objetivo de determinar de que forma e em que medida a dureza de um lote de concreto depende da quantidade de cimento usada para fazê-lo. Quarenta lotes de concreto foram feitos com quantidades diferentes de cimento na mistura e a dureza de cada lote foi medida após sete dias. Sabendo-se que:

O coeficiente de determinação é, aproximadamente,

A
0
B
0,064
C
0,5
D
0,94
E
14,38
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Foram encontrados os seguintes resultados para estimar uma regressão linear com duas variáveis explicativas para uma amostra de tamanho 10. Qual das afirmativas abaixo podemos dizer que é FALSA?

A
A equação de regressão estimada é Y = 223,3 – 1,26X1 – 1,03X2.
B
A um nível de significância de 5% podemos afirmar que a regressão existe. Porém, após elaborarmos os testes de hipóteses para os coeficientes individuais, aceitamos a hipótese (a um nível de significância de 1%) de que o coeficiente para a variável X2 é zero.
C
R² indica que 81,2% da variação amostral de Y podem ser atribuídos as variações de X1 e X2.
D
O valor estimado para Y, quando X1 = 15 e X2 = 80, é 220.
E
Os valores teóricos das estatísticas “t” utilizadas para testar os coeficientes das variáveis explicativas devem ser calculados para 7 graus de liberdade.
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