Um modelo de regressão linear simples, supondo ...

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Ano: 2016Banca: FGVOrganização: IBGEDisciplina: EstatísticaTemas: Análise de Séries Temporais

Um modelo de regressão linear simples, supondo válidos todos os pressupostos clássicos, é estimado por Mínimos Quadrados Ordinários, obtendo os seguintes resultados: y_t = 24 + 0,94y_t-1 + 0,075t + ε_t. (8,41) (0,08) (0,02). DW = 0,87 R² = 0,93 e T_5%^DF = -2,78 T_10%^tab = 2,17 T = 40. Onde, DW é o valor observado da Estatística Durbin-Watson. R² é o Coeficiente de Determinação. T_5%^DF é o valor tabelado da estatística Dickey-Fuller. T_10%^tab é o valor da distribuição acumulada da t-Student. T = tamanho da amostra. Os números entre parênteses, abaixo das estimativas dos parâmetros, são os valores estimados dos erros padrão correspondentes. O tamanho da amostra é n = 100. Com tais informações, é correto afirmar que:

a comparação entre os valores de DW e de R² é indicativa de que a regressão estimada não deve ser espúria;

ao testar o parâmetro da variável que captura a tendência não estocástica, observa-se que esse é não significativo, ao nível de significância de 10%;

ao nível de significância de 5%, através do teste Dickey-Fuller, não é possível rejeitar a existência de uma raiz unitária;

a distribuição t-Student deve ser empregada para detectar a existência ou não de raiz unitária na série temporal y_t;

a média condicional de y_t para t = 8 é E(y_t | t = 8) = 3.

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