Questões Concurso Paraná Previdência - PR

A vantagem da inferência estatística sobre outros processos de avaliação é justamente a possibilidade de aferição do grau de precisão. As primeiras verificações sobre uma equação de regressão são os testes estatísticos. Basicamente, consistem dos testes de hipóteses sobre a validade do modelo, em si, e da importância isolada de cada uma das variáveis. Quando um modelo de regressão é escolhido, deve-se verificar se ele é adequado para os propósitos a que se destina. Uma ou mais características do modelo podem não se ajustar aos dados da amostra. Então, é importante investigar a aptidão do modelo, antes de qualquer análise mais aprofundada dos resultados. O exame inicial é realizado quanto ao ajustamento do modelo, por meio dos testes de variância e de inferência estatística. O modelo numérico gerado na análise não pode ser generalizado e aceito em qualquer situação. Para que possa ser empregado na estimação de valores, deve obedecer a algumas exigências. Nesse caso, as condições que devem ser satisfeitas, chamadas de pressupostos, hipóteses ou condições básicas, incluem

dependência serial dos resíduos.

A vantagem da inferência estatística sobre outros processos de avaliação é justamente a possibilidade de aferição do grau de precisão. As primeiras verificações sobre uma equação de regressão são os testes estatísticos. Basicamente, consistem dos testes de hipóteses sobre a validade do modelo, em si, e da importância isolada de cada uma das variáveis. Quando um modelo de regressão é escolhido, deve-se verificar se ele é adequado para os propósitos a que se destina. Uma ou mais características do modelo podem não se ajustar aos dados da amostra. Então, é importante investigar a aptidão do modelo, antes de qualquer análise mais aprofundada dos resultados. O exame inicial é realizado quanto ao ajustamento do modelo, por meio dos testes de variância e de inferência estatística. O modelo numérico gerado na análise não pode ser generalizado e aceito em qualquer situação. Para que possa ser empregado na estimação de valores, deve obedecer a algumas exigências. Nesse caso, as condições que devem ser satisfeitas, chamadas de pressupostos, hipóteses ou condições básicas, incluem

aleatoriedade das variáveis independentes.

A vantagem da inferência estatística sobre outros processos de avaliação é justamente a possibilidade de aferição do grau de precisão. As primeiras verificações sobre uma equação de regressão são os testes estatísticos. Basicamente, consistem dos testes de hipóteses sobre a validade do modelo, em si, e da importância isolada de cada uma das variáveis. Quando um modelo de regressão é escolhido, deve-se verificar se ele é adequado para os propósitos a que se destina. Uma ou mais características do modelo podem não se ajustar aos dados da amostra. Então, é importante investigar a aptidão do modelo, antes de qualquer análise mais aprofundada dos resultados. O exame inicial é realizado quanto ao ajustamento do modelo, por meio dos testes de variância e de inferência estatística. O modelo numérico gerado na análise não pode ser generalizado e aceito em qualquer situação. Para que possa ser empregado na estimação de valores, deve obedecer a algumas exigências. Nesse caso, as condições que devem ser satisfeitas, chamadas de pressupostos, hipóteses ou condições básicas, incluem

colinearidade perfeita entre pelo menos duas variáveis independentes.

Um analista comparou alternativas de investimento para combinar dois ativos, A e B, em uma carteira. Para avaliar os benefícios da diversificação, ele utilizou os seguintes dados: o ativo A apresenta um retorno esperado de 15%, com desvio-padrão igual a 40%, enquanto o ativo B apresenta um retorno esperado de 20%, com desvio-padrão igual a 50%. A correlação entre os retornos dos ativos A e B é igual a -0,125 e as medianas desses retornos são iguais a 13% e 17%, respectivamente.

 Com base nessa situação, julgue os itens que se seguem.

O desvio-padrão de uma carteira composta pelos dois ativos, com 50% da carteira investidos em cada um deles, é igual a 30%.

    Um analista comparou alternativas de investimento para combinar dois ativos, A e B, em uma carteira. Para avaliar os benefícios da diversificação, ele utilizou os seguintes dados: o ativo A apresenta um retorno esperado de 15%, com desvio-padrão igual a 40%, enquanto o ativo B apresenta um retorno esperado de 20%, com desvio-padrão igual a 50%. A correlação entre os retornos dos ativos A e B é igual a !0,125 e as medianas desses retornos são iguais a 13% e 17%, respectivamente.

Com base nessa situação, julgue os itens que se seguem.

Se a correlação entre os dois ativos fosse maior, então o desvio- padrão do retorno da carteira seria menor.