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O conceito de multicolinearidade em sentido mais amplo, ou seja, quando a multicolinearidade não é perfeita, relaxando-se algumas hipóteses, pode ser exemplificado por meio da expressão λ1 X1 + λ2 X2 + λ3 X3 + … + λk Xk + Vi = 0, em que os termos X são variáveis explicativas. Com relação ao exemplo apresentado, considerando a multicolinearidade, assinale a alternativa correta.
O mais simples dos modelos de regressão múltipla é a regressão de três variáveis, com uma variável dependente e duas variáveis explicativas, conforme a expressão Yi =β1 + β2X2i + β3X3i + µi . Neste modelo, o fato de que nenhuma das variáveis explicativas pode ser escrita como combinações lineares das demais variáveis explicativas é denominado:
A ideia relativa à correlação entre os retornos das ações A e B, permite explicar uma série de efeitos na análise do risco e do retorno de uma carteira que contém essas ações A e B. Considerando que pab é o coeficiente de correlação linear entre as ações A e B ; COVab é a covariância entre estas duas ações, σa é a volatilidade dos retornos da ação A; σb é a volatilidade dos retornos da ação B ; Xa é a proporção da ação A na carteira e Xb é a proporção da ação B na carteira, assinale a alternativa que contém uma relação válida entre esses parâmetros estatísticos.
O modelo clássico de regressão linear é um instrumento fundamental para a maior parte da teoria econométrica. Assinale a alternativa que contém uma hipótese válida para este modelo de regressão linear simples dado por Yi = β1 + β2 Xi + µi .
A distribuição de probabilidade normal é empregada em ampla variedade de aplicações práticas em que as variáveis aleatórias são a altura e o peso das pessoas, notas de exames, medições científicas, índices pluviométricos e outros valores similares. Assinale a alternativa que contém uma característica da distribuição normal.
