Kendal e Buckland (1971 apud Gujarati e Porter, 2011, p. 416) definem a correlação como “correlação entre integrantes de séries de observações ordenadas no tempo [séries temporais] ou no espaço [cortes transversais]”. Ou seja, o problema ocorre quando o erro de um período tem correlação com o outro, de forma que: Euiuj≠0    i≠j

Assim sendo, Gujarati e Porter (2011) apresentam algumas explicações para a presença de autocorrelação serial.

Quanto a este assunto, relacione a coluna da direita com a da esquerda:

1. Ausência de estacionariedade

( ) O pesquisador pode, para atender suas hipóteses, alterar seu modelo de forma que encontre os resultados desejados.

1. Manipulação dos dados

( ) Uma série é estacionária se suas características (como média, variância e covariância) não variam ao longo do tempo.

1. Inércia

( ) Quando se tem início uma recuperação econômica, após uma recessão ter atingido o seu fundo (pior estágio) a maioria das séries começam a se mover em sentido ascendente, de recuperação.

1. Viés de especificação: o caso das variáveis excluídas

( ) Muitas vezes, na análise econômica, os dados são manipulados para serem colocados no modelo. Um exemplo é quando calculamos um modelo com séries mensais, porém uma variável só tem dados trimestrais disponíveis.

1. Defasagens

( ) Em uma regressão de despesas de consumo sobre a renda na qual os dados são de séries temporais, as despesas usualmente dependem das despesas do período anterior.

Assinale a alternativa correta:

Questão 5

Escolha uma opção:

a.

4, 2, 1, 3, 5.

b.

3, 2, 4, 5, 1.

c.

5, 4, 3, 2, 1.

d.

4, 1, 3, 2, 5.

e.

1, 2, 3, 4, 5.