O modelo de dados de painel de efeito fixo pode ser aplicado quando
- A)se deseja obter o estimador intergrupo, ou seja, a variação temporal em y e x entre grupos distintos de corte transversal.
Errada, porque o efeito fixo não busca o estimador intergrupo, mas sim controla a heterogeneidade individual não observada ao longo do tempo.
- B)os graus de liberdade apropriados são obtidos por NT – k, em que NT é o tamanho da amostra e k o número de regressores.
Errada, pois NT - k é a lógica típica da regressão empilhada ou pooled OLS, não a regra conceitual central do modelo de efeito fixo.
- C)se deseja inferir o efeito de uma variável constante no tempo interagida com variáveis dummy de tempo.
Certa, porque uma variável constante no tempo pode ser analisada se for interagida com dummies de tempo, criando variação temporal estimável.
- D)permite inferir o impacto de variáveis explicativas que são constantes ao longo do tempo.
Errada, porque variáveis estritamente constantes no tempo são absorvidas no efeito fixo e, em regra, não têm seu impacto identificado diretamente.
- E)o efeito não observado é não correlacionado com todas as variáveis explicativas.
Errada, porque isso descreve a suposição do modelo de efeito aleatório, no qual o efeito não observado é não correlacionado com as explicativas.
Gabarito: C
O modelo de dados em painel de efeito fixo serve para controlar características não observadas de cada indivíduo, empresa ou país que não mudam ao longo do tempo e que poderiam distorcer a análise. A ideia é comparar a unidade com ela mesma, ao longo do tempo, e não uma unidade com outra. Por isso, ele é muito útil quando você quer isolar o efeito de variáveis que variam no tempo, removendo o viés causado por fatores fixos e invisíveis. O ponto central é este: no efeito fixo clássico, tudo o que é constante no tempo para a unidade fica absorvido pelo intercepto individual, então uma variável puramente constante no tempo não pode ser estimada diretamente. Mas se essa variável constante for interagida com dummies de tempo, aí ela passa a gerar variação ao longo do tempo e pode ser analisada. Em outras palavras, a interação “acorda” a variável que antes estava parada, permitindo medir como seu efeito muda em cada período. É exatamente por isso que a alternativa C está correta: o modelo de efeito fixo pode ser aplicado quando se deseja inferir o efeito de uma variável constante no tempo interagida com variáveis dummy de tempo. Esse uso é comum em análises de efeitos heterogêneos no tempo, como quando uma característica fixa começa a produzir impactos diferentes antes e depois de um evento ou ao longo de períodos específicos. Já as demais alternativas confundem conceitos de painel com estimadores intergrupo, graus de liberdade de pooled OLS e hipótese do efeito aleatório. Em prova, a banca costuma testar se você percebe que efeito fixo não estima bem variáveis invariantes no tempo, a menos que haja alguma forma de variação criada por interação ou transformação do modelo.