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Quais hipóteses garantem que o estimador de MQO para séries temporais será não viesado?

A

Homocedasticidade, ausência de autocorrelação e normalidade dos erros.

B

Homocedasticidade, ausência de colinearidade perfeita e independência da média condicional.

C

Linearidade nos parâmetros, ausência de colinearidade perfeita, e independência na média condicional.

D

Linearidade nos parâmetros, normalidade dos erros e independência da média condicional.

E

Homocedasticidade, ausência de autocorrelação e independência da média condicional.

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Considere novamente a série temporal da questão 3: Y_1 = 4, Y_2 = 8, Y_3 = 12. Considerando o método da média móvel com tamanho da janela igual a 2, a previsão da série para t = 5, com origem em t = 3, é:

A
9
B
8
C
11
D
12
E
10
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Em um processo produtivo para produção de azulejos é verificada a necessidade de se estudar a relação entre o tempo de cozimento das peças e o grau de empeno (desvio) que essas apresentam. Ao se coletar e analisar uma amostra com vinte peças, o coeficiente de correlação encontrado entre as variáveis foi r = 0,9234. Dado esse valor do coeficiente de correlação, assinale a alternativa verdadeira:
A
Pode-se concluir que a correlação entre as variáveis é fraca.
B
Não existem conclusões a serem feitas apenas com esse dado.
C
Pode-se concluir que a correlação entre as variáveis é forte.
D
Não é possível desenvolver um modelo de regressão linear entre essas variáveis.
E
Essas variáveis possuem uma correlação negativa.
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Assinale a alternativa que apresenta uma vantagem de usar dados em painel sobre dados em corte transversal ou séries de tempo.

A

O modelo de dados em painel permite obter resultados consistentes com menor poder de teste.

B

O modelo de dados em painel permite resolver de maneira trivial o problema de heterocedasticidade nos dados.

C

O modelo de dados em painel permite que o valor médio da variável dependente varie entre grupos (i.e. no cross-section), ao longo do tempo (i.e. na série de tempo) ou em ambos.

D

O modelo de dados em painel permite que o pesquisador estime a relação entre as variáveis dependentes e independentes de modo que ela varie no cross-section, ao longo do tempo, ou em ambas as dimensões.

E

O modelo de dados em painel permite a obtenção de um R2R2 maior em análises.

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O modelo de regressão linear Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \epsilon foi aplicado a um conjunto de dados, sendo \epsilon o ruído branco. Considere a tabela ANOVA, incompleta, resultante a seguir. Se uma nova variável X_2 for incorporada ao modelo, o coeficiente de determinação, R^2, será:

A
igual a 0
B
menor ou igual a 0,2
C
maior ou igual a 0,8
D
entre 0,2 e 0,8
E
igual a 1
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Para se medir o grau ou intensidade da correlação linear de dados emparelhados das variáveis dependente e independente utiliza-se o(a)

A
Coeficiente de Gráfico de Análise de Pareto.
B
Coeficiente de correlação de Pearson
C
Distribuição 2
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Considere o modelo Y_t = 2 + 0.8Y_{t-1} + \varepsilon_t - 0.5\varepsilon_{t-1}, em que \varepsilon_t \sim (i.i.d.) \mathcal{N}(0, s^2), ∀t. Sua média é:

A
4
B
2,5
C
2
D
20
E
10
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Assinale a principal e mais comum preocupação de modelos de forma reduzida:

A
Prever o valor de uma variável dada a outra.
B
Maximizar o da regressão linear.
C
Minimizar o erro quadrático médio.
D
Medir o impacto causal de uma variável em outra.
E
Testar o funcionamento de modelos econômicos levando dados para dentro deles.
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Se o Homem é ser social, portanto, ao mesmo tempo, natureza e cultura, toda ampla dimensão não natural deve ser adquirida nas relações sociais. Assim, é possível inferir que o homem aprende a ser homem a partir das relações em que está posto. [...] dado determinado desenvolvimento humano, tornou-se necessário sistematizar o conhecimento científico, artístico, filosófico, político e pensar nas formas de transmissão desses saberes para as novas gerações.

Qual das seguintes alternativas representa o conceito subjacente a essas afirmações?

A
Caráter ontológico do ser.
B
Saberes escolares.
C
Prática profissional.
D
Ciência da natureza.
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Qual é o papel da defasagem de truncagem na construção do erro padrão HAC?

A

Resolver o problema de colinearidade perfeita.

B

Apenas o de resolver problemas de Controlar correlações do erro com defasagens das variáveis explicativas.

C

Controlar quanta autocorrelação estamos permitindo no modelo corrigido.

D

Aumentar a eficiência da estimação.

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