Questões de Econometria (Economia)

Em um estudo para avaliar o impacto da escolaridade sobre a renda mensal de trabalhadores em uma cidade, um economista estima uma regressão linear simples com renda (em R$) como variável dependente e anos de escolaridade como variável independente. O coeficiente angular obtido foi de 500, e o coeficiente de correlação entre as variáveis foi 0,85.
Considerando-se conceitos de correlação e regressão linear simples, qual interpretação é mais adequada para esses resultados?

Os números índices são proporções estatísticas, geralmente expressas em porcentagem, idealizadas para comparar as situações de um conjunto de variáveis em épocas ou localidades diversas. Para quem vai fazer uso dos números índices na análise de um problema, é importante saber como eles são obtidos. Mesmo que não seja necessário calcular um novo índice, é interessante conhecer os métodos de cálculo, pois isso permite interpretar melhor e avaliar as limitações dos índices publicados.
(Extraído de Hoffmann (2006) com adaptações.)
Dessa forma, na construção de números índices, há etapas fundamentais que devem ser seguidas para garantir a consistência e representatividade do indicador.
Segundo Hoffmann (2006), a sequência correta dessas etapas é:

A regressão entre duas variáveis não estacionárias será:

Ao se estimar o modelo de regressão linear a seguir, verificou-se que este padecia de autocorrelação dos erros.

Y_t = α + βx_t + γY_t–1 + ε_t

Onde ε_t é o termo aleatório.

Assim, pode-se afirmar, corretamente, que o estimador de mínimos quadrados ordinários é, nesse caso:

Considere os seguintes modelos de séries de tempo:

I. Y_t = 1 + Y_t–1 + ε_t
II. Y_t = ε_t – ε_t–1
III. Y_t = 0,8Y_t–1 + 0,2Y_t–2 + ε_t

Sabendo-se que ε_t representa um ruído branco, considerando os modelos dados, é correto afirmar que Y_t representa uma variável estacionária de segunda ordem apenas em