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SEDUC-RO - 2016 - SEDUC-RO - 2016 - Edital n° 237
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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.
Em finanças, emprega-se uma adaptação da distribuição de probabilidades do tipo DeMoivreLaplace-Gauss para lidar com variações de preços. Para o emprego dessa distribuição, usam-se variações percentuais dos preços ao invés das variações absolutas de preços. Por exemplo, um analista de investimentos resolveu dividir os valores de uma série histórica de preços de tal forma que o preço de fevereiro foi dividido pelo preço de janeiro; o preço de março foi dividido pelo preço de fevereiro e assim sucessivamente. Ao se extrair o logaritmo de base e (2,718281…) de cada um desses resultados tem-se que a distribuição resultante é normal. Não obstante, os dados brutos originais teriam a seguinte característica:
