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Flashcards in Regressão Linear Deck (51)
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1

Para um modelo Y = b1 + b2X + u, quais são as C.P.O. dos estimadores de MQO?

∑û = 0
∑Xû = 0

2

Para um modelo Y = b1 + b2X + u, qual é o estimador de MQO para b2?

b2 = (n∑XY - ∑X∑Y)/(n∑X² - (∑X)²)

3

Para um modelo y = b2x + u, qual é o estimador de MQO para b2?

b2 = (∑xy)/(∑x²)

4

VERDADEIRO OU FALSO:

Cov(X, û) = 0
Cov(^Y,û) = 0

VERDADEIRO OU FALSO:

Cov(X, û) = 0 verdadeiro
Cov(^Y,û) = 0 verdadeiro

5

Quais são as 7 hipóteses do método de MQO?

h1: linear
h2: X fixos em amostras repetidas
h3: Homocedasticidade
h4: Ausência de autocorrelação residual
h5: n>k
h6: Variabilidade em X
h7: E(u) = 0

6

Verdadeiro ou Falso:

b2 de MQO será tendencioso se os erros forem heterocedásticos

FALSO

7

Verdadeiro ou Falso:

b2 de MQO não terá variância mínima se E(u) ≠ 0

FALSO

8

Os estimadores de MQO serão ineficientes se os erros não tiverem distribuição normal.

FALSO

9

Quais são as condições para que os estimadores de MQO sejam BLUE?

1) Linear
2) Não-Viesado: E(u) = 0
3 Variância Mínima: Heterocedasticidade e ausência de autocorrelação residual

10

Qual o valor da variância do b2 de MQO?

Var(b2) = σ²/∑x²

11

Complete a lacuna em termos de SQ:

r² = _____ = 1 - _____

r² = SQE/SQT = 1 - SQR/SQT

12

Complete a lacuna em termos de ∑ de x e y:

r² = _____

r² = (∑xy)²/(∑x²∑y²)

13

r pode ser sempre escrito como:

r = Cov(X,Y)/(ep(X)ep(Y))

Falso. Para isso, n precisa ser suficientemente grande

14

Qual a fórmula do coeficiente de correlação de Pearson?

r = ∑xy/(∑x²∑y²)^(1/2)

15

r > 0 implica necessariamente que Cov(X,Y) > 0.

Verdadeiro

16

b2 > 0 implica necessariamente que r > 0.

Verdadeiro

17

b2 de MQO pode ser sempre definido como:

b2 = Cov(X,Y)/Var(X)

Falso. Para isso, n precisa ser suficientemente grande.

18

A hipótese de que u ~ N(0,σ²) torna os estimadores de MQO eficientes

Falso

19

Um estimador é consistente se ele converge para o verdadeiro valor conforme a amostra tende ao infinito

Verdadeiro

20

Para P(IC) = (1 - α):
(1 - α) é o nível de significância

Falso
α é o nível de significância, (1 - α) é o coeficiente de confiança.

21

Porque se utiliza a distribuição t de Student para construir os intervalos de confiança para os estimadores de MQO?

Porque dependem de σ², que é uma variável desconhecida. Por isso, utiliza-se σ²estimado

22

Complete em termos de ∑ e SQ:

σ²estimado = ____ = ____

σ²estimado = ∑û²/(n-k) = SQR/(n-k)

23

Quais são os Graus de Liberdade para:

SQE
SQR
SQT

SQE: gl = 1
SQR: gl = n-k
SQT: gl = n-k+1

24

Para Y = b1 + b2X + u, o estimador abaixo é sempre viesado:

a = ∑XY/∑X²

Falso. Somente quando Xmédio e/ou b1 forem diferentes 0.

25

Para Y = aX + u, o estimador abaixo é sempre não-viesado:

b2 = ∑xy/∑x²

Verdadeiro.

26

Para Y = b1 + b2X2 + b3X3 + u, qual o estimador de MQO de b2?

b2 = (∑yx2∑x3² - ∑yx3∑x2x3) / (∑x2²∑x3² - (∑x2x3)²)

27

Para Y = b1 + b2X2 + b3X3 + u, qual o estimador de MQO de b3?

b3 = (∑yx3∑x2² - ∑yx2∑x2x3) / (∑x2²∑x3² - (∑x2x3)²)

28

Para Y = b1 + b2X2 + b3X3 + u, qual o valor da variância de b2 estimado por MQO?

Var(b2) = σ² * ∑x3² / (∑x2²∑x3² - (∑x2x3)²)

29

Para Y = b1 + b2X2 + b3X3 + u, qual o valor da variância de b3 estimado por MQO?

Var(b3) = σ² * ∑x2² / (∑x2²∑x3² - (∑x2x3)²)

30

Para Y = b1 + b2X2 + b3X3 + u:

σ²estimado = ∑û² / (n-2)

Falso
σ²estimado = ∑û² / (n-3)