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Para estimar a demanda por diárias em hotéis (DH) de um dado destino turístico é elaborado um modelo econométrico, tendo como variáveis explicativas o preço da diária (PD), a renda dos turistas nacionais (RN), a renda dos turistas internacionais (RI), o preço das diárias em destinos alternativos (PA) e uma variável qualitativa que reflete o momento de alta ou baixa estação. A forma funcional do modelo é a seguinte:
LnDHt = α + β.LnPDt + β*.(Dt.LnPDt) + γ.LnRNt + δ.LnRIt + φLnPAt + ω.Dt + εt
Onde Dt=1, se for alta temporada e Dt=0, na baixa.
é o termo de erro e Ln é o logaritmo neperiano.
Após a aplicação de MQO foram obtidas as estimativas a seguir.
Considerando que os preços e rendas estão em reais (R$) e que as estimativas acima são significativas, é correto afirmar que:
Um modelo de regressão linear múltipla é estimado por MQO (Mínimos Quadrados Ordinários), conforme a equação:
Yi = α + β.Xi + γ.Wi + εi
As estimativas estão colocadas na tabela abaixo, com algumas omissões:
Com base nas estatísticas disponíveis e no cálculo dos valores omitidos, é correto afirmar que:
Após estimar um modelo de regressão linear múltipla, por MQO, um econometrista repara que, por algum motivo, a tabela contendo os resultados da análise da variância ficou incompleta, conforme abaixo:
Apesar dos valores acima omitidos, é correto afirmar que:
Um econometrista resolve propor e estimar um modelo de regressão linear simples como forma de estimar o efeito da temperatura sobre o volume de venda de sorvetes. Emprega, para esse fim, a formulação:
Onde QS é a quantidade de sorvetes (em milhares), T é a temperatura (célsius) e é ε o termo de erro do modelo.
Apenas estatísticas descritivas básicas sobre QS e T são dadas, como Onde, variâncias (σ2), médias (μ) e covariância (σT, Q, S).
Supondo-se válidos todos os pressupostos clássicos, a partir das informações disponíveis, verifica-se que:
Os principais métodos para a estimação de parâmetros em modelos de regressão linear são os de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), o do Melhor Estimador Linear Não Tendencioso (BLUE) e o de Máxima Verossimilhança (MV).
Sobre esses métodos, é correto afirmar que: