São pressupostos do método dos mínimos quadrados ordinários no modelo de regressão linear simples, EXCETO:
- A)homocedasticidade;
Correta, porque a homocedasticidade é um pressuposto clássico do MQO no modelo de regressão linear simples.
- B)erros não enviesados;
Correta, pois o erro deve ter média zero para que a estimativa não fique enviesada sistematicamente.
- C)regressor não estocástico;
Correta, na formulação clássica do modelo, o regressor é tratado como não estocástico ou exógeno.
- D)linearidade no parâmetro;
Correta, porque a relação precisa ser linear nos parâmetros para que o MQO seja aplicável no modelo linear clássico.
- E)erros autocorrelacionados.
Errada, pois o pressuposto é a ausência de autocorrelação dos erros, e não a presença dela.
Gabarito: E
No modelo de regressão linear simples estimado por MQO, o que a banca quer ver são os pressupostos clássicos que fazem o estimador funcionar direitinho: relação linear nos parâmetros, erro com média zero, variância constante e regressor tratado como não estocástico ou exógeno. Em linguagem de prova, isso significa que o modelo não pode depender de uma “bagunça” no termo de erro, porque aí o estimador perde sua boa fama. A homocedasticidade é um desses pilares: os erros precisam ter variância constante ao longo dos valores de X. Já os erros não enviesados indicam que, em média, o termo de erro é zero, o que evita distorção sistemática na estimação. O regressor não estocástico aparece nas formulações clássicas do MQO em regressão simples, especialmente nos cursos introdutórios. A alternativa que derruba a questão é a de erros autocorrelacionados. Em regra, o pressuposto do MQO é justamente a ausência de autocorrelação dos erros, e não a presença dela. Se os erros se correlacionam entre si, o modelo começa a “lembrar” observações anteriores e isso bagunça a inferência, deixando os testes pouco confiáveis. A banca FGV costuma cobrar esses pressupostos na forma de pegadinha: troca o enunciado da condição correta pela sua negação. Então, se você viu algo como autocorrelação dos erros, acenda a luz amarela, porque isso costuma ser o indício de que a alternativa está errada.