Questões sobre Econometria

Uma empresa de transporte de cargas deseja expandir seus negócios e para isso fez um levantamento acerca das 48 empresas concorrentes. Foi considerado um modelo de regressão linear múltipla, em que a variável dependente Y representa o faturamento dessas empresas, havendo três variáveis explicativas — X₁, X₂ e X₃ — que representam um perfil dessas concorrentes. O ajuste foi efetuado por mínimos quadrados ordinários e os resultados são mostrados na tabela acima. Com base nessas informações, julgue os itens subsecutivos.

O modelo de regressão linear múltipla em questão pode ser representado na forma matricial y = XB + g, em que y é um vetor 48 × 1, X é a matriz de delineamento cuja dimensão é 48 × 3, B é o vetor de coeficientes 3 × 1 e g é um vetor aleatório 48 × 1.

Uma regressão linear simples, Y = a + bX, é estimada pelo método de minimização da soma dos quadrados dos erros, relacionando dois conjuntos de dados X e Y. Os parâmetros estimados são a e b. Nesse contexto, NÃO é correto afirmar que a(o)

O preço de uma ampla cesta de bens e serviços, em certa data, era de R$ 1.600,00, sendo a ele atribuído um número índice de 100. O preço da mesma cesta, um mês após, com os mesmos bens e serviços em iguais quantidades, era de R$ 1.616,00, sendo a ele atribuído um índice de 101. A partir desses dados, conclui-se que

Os parâmetros a e b da regressão linear simples, Y = a + bX, entre dois conjuntos de dados Y e X, foram estimados pelo método de minimização da soma dos quadrados dos desvios. No gráfico cartesiano comum, com os dados X no eixo horizontal e os dados Y no eixo vertical, a reta de regressão estimada

Ao estimar os parâmetros de um modelo de regressão pelo método simples de minimização da soma dos quadrados dos desvios, sem ponderação, verificou-se que a hipótese clássica de homocedasticidade não era aceitável. Nesse caso, o uso de mínimos quadrados ordinários, sem ponderação, gera estimadores