Um modelo de regressão linear simples é estimad...

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Ano: 2025Banca: FGVOrganização: MPUDisciplina: Economia e MercadoTemas: Econometria Aplicada

Um modelo de regressão linear simples é estimado e verifica-se que uma (e apenas uma) das hipóteses básicas do modelo foi violada: a homoscedasticidade. Isso significa que a variância do termo de erro não pode ser considerada constante.

Nessa condição, NÃO existe mais garantia de que os estimadores de mínimos quadrados para os coeficientes do modelo sejam:

definidos, pois pode não ser possível calcular a fórmula de mínimos quadrados, já que o denominador pode valer zero.

consistentes, pois esses estimadores não necessariamente convergem em probabilidade para os respectivos parâmetros;

os melhores possíveis dentre os estimadores lineares e não viesados, pois uma das hipóteses de Gauss-Markov é violada;

endógenos, pois a covariância entre as variáveis explicativas e o erro só é zero se a variância do erro do modelo é constante;

não viesados, pois os valores esperados desses estimadores poderão não corresponder aos valores reais dos coeficientes;

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Nessa condição, NÃO existe mais garantia de que os estimadores de mínimos quadrados para os coeficientes do modelo sejam:

definidos, pois pode não ser possível calcular a fórmula de mínimos quadrados, já que o denominador pode valer zero.

consistentes, pois esses estimadores não necessariamente convergem em probabilidade para os respectivos parâmetros;

os melhores possíveis dentre os estimadores lineares e não viesados, pois uma das hipóteses de Gauss-Markov é violada;

endógenos, pois a covariância entre as variáveis explicativas e o erro só é zero se a variância do erro do modelo é constante;

não viesados, pois os valores esperados desses estimadores poderão não corresponder aos valores reais dos coeficientes;

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