Em relação aos modelos econométricos com dados em painel, em que i indexa o painel, t representa o tempo, ai, a constante heterogênea não observada e x_it, o regressor, julgue os itens subsequentes.

Na presença de endogeneidade causada por efeito não observado, o painel ordinário empilhado (pooled), considerando cov(x_it, a_i) ≠ 0, é consistente.

Em relação aos modelos econométricos com dados em painel, em que i indexa o painel, t representa o tempo, ai, a constante heterogênea não observada e x_it, o regressor, julgue os itens subsequentes.
O modelo de efeitos fixos deve ser usado quando o regressor x_it é invariante no tempo, como uma variável de gênero por exemplo.

Acerca dos modelos de séries temporais, julgue o próximo item.

Na presença de raiz unitária, a série temporal será estacionária, indicando problema de regressão espúria no cálculo da regressão com as variáveis em nível.

Acerca dos modelos de séries temporais, julgue o próximo item.
O modelo ARCH é uma extensão do GARCH e este assume que a volatilidade condicional é uma função linear dos quadrados dos resíduos.

Considerando os pressupostos do modelo clássico de regressão linear, julgue o item a seguir.

Sob heterocedasticidade, pode-se incorrer no erro de aceitar uma hipótese nula sendo ela falsa.

Considerando os pressupostos do modelo clássico de regressão linear, julgue o item a seguir.

Ao se omitir uma variável importante no modelo de regressão, de modo que cov(x_j, c) ≠ 0, em que x_j representa uma variável explicativa e c, uma constante, os estimadores obtidos serão inconsistentes.

Considerando os pressupostos do modelo clássico de regressão linear, julgue o item a seguir.

Os estimadores de mínimos quadrados ordinários são não viesados e consistentes, mesmo na presença de heterocedasticidade.

Considerando os pressupostos do modelo clássico de regressão linear, julgue o item a seguir.

Na presença de heterocedasticidade, os valores da estatística t serão menores que o esperado.

Considerando os pressupostos do modelo clássico de regressão linear, julgue o item a seguir.

Em geral, as estatísticas R² serão maiores para estimativas em séries temporais que para cortes transversais.

Considerando os pressupostos do modelo clássico de regressão linear, julgue o item a seguir.

No modelo de mínimos quadrados ordinários estimados a partir da origem, os estimadores serão viesados.