ANATEL - 2014 - ESPECIALIDADE: ECONOMIA - Questão 102

Um modelo, para N pessoas, é expresso por log(salárioit) = θ1 + θ2d2t + Xitγ + δ1feminino + δ2d2tfeminino + ci + uit, em que i é o indicativo do indivíduo, com i = 1, 2,..., N e t é o indicativo do tempo, com t = 1, 2. Nesse modelo, θ1, θ2, γ, δ1 e δ2 são parâmetros, Xit são as variáveis que afetam o salário e d2t é uma variável de tempo, com d2t = 1 se t = 2 e d2t = 0 se t = 1, uit é o erro de estimação e ci é o efeito não observado. Supondo que E(uit│*feminino,Xi1,Xi2,ci) = 0, para t = 1, 2 e i = 1, 2,...., N, julgue os itens seguintes.

102 -  O modelo refere-se a um problema de efeitos aleatórios.

Resolução:

O desafio que um pesquisador enfrenta é: qual modelo é melhor, o de efeitos fixos (MEF) ou o modelo componente dos erros (MCE - efeitos aleatórios)? A resposta a essa pergunta depende do pressuposto que fazemos sobre a correlação provável entre o componente de erro ɛi específico ao corte transversal ou individual e os regressores X.

Se consideramos que ɛi e os X estiverem correlacionados, o modelo de efeitos fixos pode ser adequado.

A hipótese subjacente ao modelo de componente dos erros é que os ɛi são extrações aleatórias de uma população muito maior, mas às vezes este pode não ser o caso. 

Tendo em mente essas duas abordagem, o que mais podemos verificar na escolha entre o modelo de efeitos fixos e o de componente dos erros? As observações de judge et al. feitas a esse respeito podem ser úteis:

1. Se T (o número de dados da série temporais) for grande e N (o número de unidades de corte transversal) for pequeno, provavelmente haverá uma diferença pequena nos valores dos parâmetros estimados pelo modelo de efeitos fixos e o de componente de erros. Logo, a escolha aqui se baseia na conveniência computacional. Nesse aspecto, o modelo de efeitos fixos pode ser preferível.

2. Quando N é grande e T pequeno (um painel curto), as estimativas obtidas pelos dois métodos podem diferir significativamente. Lembra-se de que, no MCE, b1 = b1 +  ɛi, em que ɛi é o componente aleatório de corte transversal, enquanto no modelo de efeitos fixos tratamos b1 como fixo e não aleatório. Nesse último caso, a inferência estatística é condicional às unidades de corte transversal observadas na amostra. Isso é adequado se acreditarmos realmente que as unidades individuais ou de corte transversal da amostra não são extrações aleatórias de uma amostra maior. Nesse caso, o modelo de efeitos fixos é adequado. Porém, se as unidades de corte transversal na amostra forem consideradas extrações aleatórias, o modelo de componente dos erros será adequado, pois nesse caso a inferência estatística é incondicional.

3. Se o componente dos erros individuais ɛi e um ou mais regressores são correlacionados, os estimadores de componente dos erros são tendenciosos, enquanto aqueles obtidos do modelo de efeitos fixos são não tendenciosos.

4. Se N for grande e T pequeno, e se as premissas subjacentes ao modelo de componentes dos erros, os estimadores do modelo de componentes dos erros são mais eficientes que o modelo de efeitos fixos.

5. Ao contrário do modelo de efeitos fixos, o modelo de componente dos erros pode estimar o coeficiente das variáveis que não mudam ao longo do tempo, como gênero e raça. O modelo de efeitos fixos controla variáveis que não mudam ao longo do tempo, mas não pode estimá-las diretamente, como está claro dos modelos MQVD ou modelos de estimador dentro do grupo. Por outro lado, o modelo de efeitos fixos controla todas as variáveis que não mudam ao longo do tempo (por quê), enquanto o modelo de componente dos erros pode estimar apenas essas variáveis que não mudam ao longo do tempo da forma como são introduzidas explicitamente no modelo.

Faltam dados para poder afirmar que o modelo é de efeitos aleatórios.

Gabarito: Errado