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Ed 
há 6 meses
Sobre os estimadores de mínimos quadrados ponderados factíveis (MQPF), podemos afirmar que: 1. São usados na presença de heterocedasticidade: Os MQPF são projetados para lidar com a heterocedasticidade, não necessariamente com a autocorrelação. 2. Caso se conheça a forma funcional da heterocedasticidade, eles são estimadores não viesados: Isso é verdade, pois, ao conhecer a forma da heterocedasticidade, os MQPF podem ser ajustados adequadamente. 3. Apesar de serem consistentes e mais eficientes que os estimadores de MQO, eles são viesados: Isso não é correto. Os MQPF são consistentes e, se a forma da heterocedasticidade for conhecida, podem ser não viesados. 4. Eles são não viesados, consistentes e mais eficientes do que os estimadores de MQO: Isso é verdade, desde que a forma da heterocedasticidade seja conhecida. 5. Necessitam do conhecimento da forma funcional da heterocedasticidade para serem implementados: Isso é correto, pois o conhecimento da forma funcional é essencial para a aplicação adequada dos MQPF. Portanto, a afirmação mais correta seria que os MQPF são não viesados, consistentes e mais eficientes do que os estimadores de MQO, desde que a forma da heterocedasticidade seja conhecida.
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Ed
há 2 anos
A alternativa correta é: "Eles são não viesados, consistentes e mais eficientes do que os estimadores de MQO." Os estimadores de mínimos quadrados ponderados factíveis (MQPF) são usados para corrigir a heterocedasticidade e a autocorrelação nos dados. Eles são não viesados, consistentes e mais eficientes do que os estimadores de mínimos quadrados ordinários (MQO), mesmo quando a forma funcional da heterocedasticidade é desconhecida. Portanto, a alternativa correta é a letra D.
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0
Menor do que 0
δ2
Maior do que 0
|δ2|
O segundo passo para um desenho de pesquisa utilizando a abordagem estrutural é:
Determinação da variável de interesse dentro do modelo econômico que irá guiar a análise.
Formulação da pergunta
Formulação do modelo econométrico
Coleta de dados
Estimação dos parâmetros
Qual é o método mais intuitivo para resolver o problema de endogeneidade em uma regressão?
Incluir mais variáveis independentes ao modelo.
Mudar a variável dependente
Aleatorização do tratamento cujo impacto queremos medir e que é potencialmente endógeno.
Selecionar dois ou mais candidatos a instrumento para a variável endógena.
Retirar a variável endógena do modelo.
Qual das alternativas a seguir é um exemplo de experimento natural?
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