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Suponha que queiramos obter um estimador de dois estágios para apenas uma variável endógena, com apenas um candidato a instrumento. No primeiro estágio, rodamos nossa variável endógena contra as variáveis exógenas, e o coeficiente referente ao possível instrumento é não significativo. Qual deve ser o próximo passo?

A

Analisar se existe autocorrelação nos resíduos.

B

Incluir o instrumento na regressão da variável dependente em relação às variáveis independentes.

C

Buscar outros instrumentos, pois esse viola a condição de correlação parcial diferente de zero.

D

Aumentar a base de dados para obter resultados mais precisos.

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Os estudos e as primeiras definições do risco têm raízes em qual área da ciência?

A

Estatística.

B

Matemática.

C

Economia.

D

Sociologia.

E

História.

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Em relação aos modelos de Séries de Tempo pode-se afirmar:
A
No modelo Autoregressivo de ordem 1, Z_t = \phi Z_{t-1} + \theta + u_t, \phi < 1, em que u_t é um ruído branco, o parâmetro \theta_0 é a média do processo.
B
O modelo misto Autoregressivo-Médias Móveis, ARMA(1,1), pode ser representado pela expressão Z_t = \phi Z_t + u_t - \theta u_{t-1} em que \phi e \theta são parâmetros e u_t é um ruído branco.
C
Se um processo estocástico possui uma tendência determinística, y_t = \beta_1 + \beta_2 t + u_t, então este é dito não-estacionário e sua não-estacionariedade pode ser detectada por um teste para raiz unitária.
D
Em uma regressão com duas séries temporais, se estas são I(1), ou seja, não estacionárias, mas são cointegradas, pode-se empregar a estatística t de Student para testar a significância dos coeficientes da regressão.
E
O teste de Engle-Granger para co-integração entre três variáveis consiste em utilizar a estatística e a tabela de valores críticos Dickey-Fuller nos resíduos de uma regressão entre estas variáveis.
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Para estimarmos os parâmetros desconhecidos em um modelo de regressão linear múltiplo, precisamos incluir mais uma hipótese a ser testada se comparada com um modelo de regressão linear simples. Qual é esta hipótese?
A
Multicolinearidade.
B
Exogeneidade.
C
Homocedasticidade.
D
Multicolinearidade.
E
Não autocorrelação dos erros.
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Sejam X1, ..., Xn uma amostra aleatória de uma distribuição N(μ,σ2), e que ar{X}_n= rac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_i e S^{2}= rac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(X_i-ar{X}_n)^{2}. Assinale a alternativa incorreta:
A
X̄n e S2 não são variáveis aleatórias independentes
B
X̄n é uma variável aleatória normalmente distribuída
C
S2 é uma estimativa não tendenciosa da variância populacional
D
X̄n e S2 são variáveis aleatórias independentes
E
A média amostral é uma variável aleatória
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A passagem do reino da necessidade para o reino da liberdade é sugerida pelo incremento do conhecimento (leia-se educação) tecnológico no trabalho, tornando-o mais produtivo, gerando riqueza e, consequentemente, tempo livre para fruir bens culturais e para outras satisfações. Este ganho, seja de tempo de trabalho a mais ou do incremento produtivo pela “aplicação tecnológica da ciência”, apropriado pelo capitalista, chama-se:
A
Sobrepreço.
B
Mais-valia.
C
Supervalorização capitalista.
D
Apropriação técnica.
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O que são modelos de previsão espacial?
A
Modelos que descrevem a variação de uma variável no tempo.
B
Modelos que descrevem a variação de uma variável no espaço.
C
Modelos que descrevem a relação entre duas variáveis categóricas.
D
Modelos que descrevem a relação entre duas variáveis numéricas.
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Considere as seguintes afirmacoes

  1. O modelo é estacionário
  2. O modelo é inversível

As afirmativas corretas são apenas:

A
Faltam informações para responder
B
I
C
Nem I e nem II
D
II
E
I e II
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Sabe-se que a função geratriz de momentos da variável aleatória X é dada por [0,1e^{t} + 0,9]^{12}. Nestas condições, a variância da variável aleatória Y = -2X + 3 é igual a

A
4,32.
B
7,24.
C
2,16.
D
5,10.
E
4,56.
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Um dado não viciado, cujas faces são numeradas de 1 a 6, é lançado e considera-se como sucesso a ocorrência de face superior a 4. Nessas condições, a probabilidade de serem necessários 5 lançamentos do dado para a obtenção de exatamente 3 sucessos é igual a

A
\frac{243}{16}.
B
\frac{81}{8}.
C
\frac{243}{4}.
D
\frac{243}{8}.
E
\frac{81}{4}.
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