Afirmativa
O estimador de mínimos quadrados ordinários de \theta_1 é consistente.
Estatística · ANPEC 2024
Viés, variância e consistência dos estimadores de MQO
Considere o seguinte modelo: q=\theta_1z+u e w=\beta_1q+\beta_2z+e, em que \operatorname{E}[u]=\operatorname{E}[e]=0, \operatorname{E}[u^2]=\sigma_u^2, \operatorname{E}[e^2]=\sigma_e^2, \operatorname{Cov}(u,e)=\mu\neq 0 e \operatorname{Cov}(u,z)=\operatorname{Cov}(e,z)=0. Julgue as afirmativas abaixo como verdadeiras ou falsas:
O estimador de mínimos quadrados ordinários de \theta_1 é consistente.
Os estimadores de mínimos quadrados ordinários dos betas são não viesados.
A equação 1 é exatamente identificada e a equação 2 é sobreidentificada.
Se \mu=0, tanto a equação 1 quanto a equação 2 são exatamente identificadas.
Se \mu=0, os estimadores de mínimos quadrados ordinários dos betas são não viesados.
Na equação q=\theta_1 z+u, o estimador de MQO de \theta_1 é consistente se o regressor z for exógeno em relação ao erro u, isto é, se E[zu]=0, além das condições usuais de momentos e variação em z. …
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