UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE Centro de Ciências Sociais e Aplicadas – Curso de Ciências Econômicas

Econometria Atividade para entrega 1 - Lista de exercícios

Profª Caroline Cipolla

1. (2 pontos) Julgue as afirmações abaixo como verdadeiras ou falsas, justificando as falsas. a. O teste t testa a significância estatística das variáveis.

b. A hipótese alternativa é responsável por fazer o teste t ser monocaudal ou

bicaudal.

2. (4 pontos) Para prever as vendas trimestrais de automóveis, tem-se o seguinte modelo:

tttt RRYPRSR εβββ +++= 321

Em que:

SR = consumo pessoal trimestral com automóveis novos, bilhões de dólares constantes; YPR = renda pessoal trimestral, bilhões de dólares constantes; RR = taxa de juros real, % ao ano t denota que os dados são medidos no tempo t. Usando dados do período que vai do primeiro trimestre de 1975 até o segundo trimestre de 1995. Os resultados obtidos foram os seguintes: ____Coeficiente____________Valor_________Erro-padrão________Estatística t__ 1β 0,60 0,14 4,22

2β 0,0070 0,0028 2,46 3β -1,366 0,688 -1,98 Número de observações = 82 Graus de liberdade = 79

2R = 0,42 2_R = 0,40

F(2,79) = 79,2F = 28,1 Soma dos quadrados dos erros = 1,105 Com base nessas informações, responda:

a. Os parâmetros estimados apresentam o sinal esperado? Justifique. b. Teste a significância estatística individual dos parâmetros 2β e 3β estimados

com base no teste t a um nível de significância de 5%.

c. Teste novamente a significância estatística individual do parâmetro 3β usando agora a abordagem de intervalos de confiança e um nível de significância de 5%. A conclusão é a mesma à qual você chegou no item b?

d. Qual é a diferença conceitual entre o 2R e o 2_R ? Adicionalmente, interprete os

valores de cada um deles obtidos na regressão. e. O teste F testa qual hipótese nula? Com base no valor obtido no teste F acima e

no procedimento do teste, a qual conclusão é possível chegar?

3. (4 pontos) Para analisar os fatores que influenciam a mortalidade foi obtida a seguinte regressão, com base em 64 observações:

ii TAFPNBpcMI 2316,20056,06416,263^

−−= ep = (11,5932) (0,0019) (0,2099)

2R = 0,7077 2_R =0,6981

Em que:

MI = mortalidade infantil, número anual de óbitos de crianças menores de 5 anos por 1000 nascidos vivos;

TAF = taxa de alfabetização feminina, em %; PNBpc = PNB per capita em 1980. Ao inclui uma nova variável explicativa no modelo, o resultado obtido é o seguinte:

iii TFTTAFPNBpcMI 8686,127680,10055,03067,168^

+−−= ep = (32,8919) (0,0018) (0,2480) (4,19053) valor p = (3,44e-06) (0,0047) (1,51e-09) (0,0032)

2R =0,7474

2_R = 0,7347

Em que: TFT = taxa de fertilidade total, número médio de filhos por mulher. Com base nessas informações, responda:

a. Os parâmetros estimados no segundo modelo apresentam o sinal esperado? Justifique.

b. Teste a significância estatística individual dos parâmetros 2β , 3β e 4β

estimados no segundo modelo com base no teste t a um nível de significância de 5%.

c. Teoricamente, qual é o significado do valor p? Adicionalmente, teste novamente

a significância estatística individual dos parâmetros 2β , 3β e 4β estimados no segundo modelo baseando-se agora no valor p.

d. Com base na análise do 2_R do primeiro e do segundo modelo, você concluiria

que adicionar a variável TFT trouxe poder explicativo ao modelo? Justifique.

e. Qual teste estatístico você usaria para escolher entre o primeiro e o segundo modelo? Faça o teste e conclua por meio dele qual é o melhor modelo.

Bom trabalho!!