No que se refere aos modelos de regressão linea...

457941201897949

Ano: 2023Banca: FGVOrganização: TCE-ESDisciplina: Economia e MercadoTemas: Econometria Aplicada

No que se refere aos modelos de regressão linear simples e múltipla, é correto afirmar que:

no modelo populacional log-log dado por ln(y) = β0 +β1 ln(x1) + u, onde In é o logaritmo natural, o parâmetro β1 é a semielasticidade de y em relação a x1;

caso o modelo a ser estimado contenha uma variável qualitativa independente com 4 características distintas, então devem-se utilizar apenas 3 variáveis dummy no modelo de regressão;

segundo o teorema de Gauss-Markov, para análise em corte transversal, os estimadores de mínimos quadrados ordinários somente serão os melhores estimadores lineares não viesados caso adotemos a hipótese de normalidade dos erros.

na estimação de um modelo de regressão com 4 variáveis independentes e 215 observações, obtém-se R² igual a 16%. Então, o valor da estatística de teste F de significância geral da regressão é igual a 9,5;

na presença de heterocedasticidade, os estimadores de mínimos quadrados ordinários são viesados e as estatísticas t habituais de teste de significância individual possuem distribuição t-student exata;

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Ano: 2023Banca: FGVOrganização: TCE-ESDisciplina: Economia e MercadoTemas: Econometria Aplicada

No que se refere aos modelos de regressão linear simples e múltipla, é correto afirmar que:

no modelo populacional log-log dado por ln(y) = β0 +β1 ln(x1) + u, onde In é o logaritmo natural, o parâmetro β1 é a semielasticidade de y em relação a x1;

caso o modelo a ser estimado contenha uma variável qualitativa independente com 4 características distintas, então devem-se utilizar apenas 3 variáveis dummy no modelo de regressão;

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