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Questão de Estatística — Regressão Linear — FGV 2024

EstatísticaRegressão Linear
Código
fg077312
Banca
FGV
Órgão
CVM
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde
Um analista financeiro tenta prever a rentabilidade anual futura de um ativo, em termos reais. Ele considera que a rentabilidade real (em %) siga, ao longo dos anos, um modelo AR(1): yt = Φ₀ + Φ₁ yt-₁ + εt, em que t é o ano, E(εt) = 0 e corr(εt, εt-s) = 0, para s = 1, 2, ... . Sabe-se que a rentabilidade real prevista pelo modelo para o longuíssimo prazo foi de 4% ao ano.Se a estimativa obtida para o parâmetro Φ₁ foi 0,8, a estimativa do parâmetro Φ₀ foi:
  1. A0,2;
  2. B0,4;
  3. C0,5;
  4. D0,6;
  5. E0,8.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoE — 0,8.

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Modelo AR(1): previsão de longo prazo e intercepto

Gabarito: letra E. Em um modelo AR(1) estacionário, a previsão de longo prazo (média incondicional) é dada por μ=ϕ01ϕ1\mu = \frac{\phi_0}{1 - \phi_1}. Com a previsão de longo prazo de 4% e ϕ1=0,8\phi_1 = 0{,}8, temos 0,04=ϕ010,80{,}04 = \frac{\phi_0}{1 - 0{,}8}, o que resulta em ϕ0=0,04×0,2=0,008\phi_0 = 0{,}04 \times 0{,}2 = 0{,}008. Como a rentabilidade é expressa em %, ϕ0=0,8%\phi_0 = 0{,}8\% — exatamente a alternativa E.

O modelo AR(1) descreve uma série temporal em que o valor atual depende do valor anterior mais um choque aleatório: yt=ϕ0+ϕ1yt1+εty_t = \phi_0 + \phi_1 y_{t-1} + \varepsilon_t. A condição de estacionariedade exige ϕ1<1|\phi_1| < 1, o que é satisfeito aqui (0,80{,}8). Quando o processo é estacionário, a série oscila em torno de uma média constante, chamada de média incondicional ou nível de longo prazo. Essa média é obtida tomando a esperança de ambos os lados da equação: como E(yt)=E(yt1)=μE(y_t) = E(y_{t-1}) = \mu e E(εt)=0E(\varepsilon_t) = 0, temos μ=ϕ0+ϕ1μ\mu = \phi_0 + \phi_1 \mu, o que leva a μ=ϕ01ϕ1\mu = \frac{\phi_0}{1 - \phi_1}.

A pegadinha da questão está na unidade: o enunciado informa que a previsão de longo prazo é de 4% ao ano, mas o modelo trabalha com a rentabilidade em termos reais. Se você usar 4 (em vez de 0,04), encontrará ϕ0=4×0,2=0,8\phi_0 = 4 \times 0{,}2 = 0{,}8, que é exatamente o valor de ϕ1\phi_1 — e é a alternativa E. Mas isso é um erro de unidade: o correto é converter 4% para 0,04 antes de substituir. O resultado ϕ0=0,008\phi_0 = 0{,}008 corresponde a 0,8% ao ano, que é a alternativa E.

Caso

Atribuição

Resultado

Cálculo correto (proporção)

μ = 0,04; Φ₁ = 0,8; Φ₀ = 0,04 × 0,2

Φ₀ = 0,008 (0,8%) — alternativa E

Erro de unidade (percentual)

μ = 4; Φ₁ = 0,8; Φ₀ = 4 × 0,2

Φ₀ = 0,8 — alternativa E (coincidência)

Erro conceitual (alternativa A)

Φ₀ = 1 − Φ₁ = 1 − 0,8

Φ₀ = 0,2 — incorreta

Erro sem base (alternativa B)

Φ₀ = 0,04 × (1 − 0,8) × 10

Φ₀ = 0,08 — incorreta

Erro sem base (alternativa C)

Φ₀ = μ × (1 − Φ₁) × 100 com arredondamento

Φ₀ = 0,5 — incorreta

Erro sem base (alternativa D)

Φ₀ = 1 − 0,4 (confusão com Φ₁ = 0,4)

Φ₀ = 0,6 — incorreta

Alternativa A — ❌ Incorreta

0,2. Esse valor seria obtido se você calculasse 1ϕ1=10,8=0,21 - \phi_1 = 1 - 0{,}8 = 0{,}2 e parasse por aí, confundindo o denominador da fórmula com o próprio intercepto. O correto é dividir a previsão de longo prazo por esse fator, não usá-lo diretamente.

Alternativa B — ❌ Incorreta

0,4. Esse número não tem relação direta com os dados. Poderia surgir de um cálculo equivocado como ϕ0=0,04×(10,8)×10=0,08\phi_0 = 0{,}04 \times (1 - 0{,}8) \times 10 = 0{,}08 ou de uma confusão com o coeficiente de correlação, mas não corresponde à fórmula correta.

Alternativa C — ❌ Incorreta

0,5. Esse valor não é obtido por nenhuma operação simples com os dados fornecidos. Talvez venha de uma tentativa de usar ϕ0=μ×(1ϕ1)×100\phi_0 = \mu \times (1 - \phi_1) \times 100 com um erro de arredondamento, mas o cálculo correto é ϕ0=0,04×0,2=0,008\phi_0 = 0{,}04 \times 0{,}2 = 0{,}008 (ou 0,8%).

Alternativa D — ❌ Incorreta

0,6. Esse número também não é suportado pelos dados. Poderia ser uma confusão com o valor de 1ϕ11 - \phi_1 se ϕ1\phi_1 fosse 0,4, mas aqui ϕ1=0,8\phi_1 = 0{,}8, então 1ϕ1=0,21 - \phi_1 = 0{,}2.

Alternativa E — ✅ Correta ⟵ GABARITO

0,8. A previsão de longo prazo é μ=4%=0,04\mu = 4\% = 0{,}04. A fórmula da média incondicional é μ=ϕ01ϕ1\mu = \frac{\phi_0}{1 - \phi_1}. Substituindo ϕ1=0,8\phi_1 = 0{,}8: 0,04=ϕ010,8=ϕ00,20{,}04 = \frac{\phi_0}{1 - 0{,}8} = \frac{\phi_0}{0{,}2}. Multiplicando ambos os lados por 0,2: ϕ0=0,04×0,2=0,008\phi_0 = 0{,}04 \times 0{,}2 = 0{,}008. Como a rentabilidade é expressa em %, ϕ0=0,8%\phi_0 = 0{,}8\%. Portanto, a alternativa E está correta.

NÃO CAIA NESSA!

A banca explora a unidade de medida. O enunciado fala em "4% ao ano", mas o modelo trabalha com a rentabilidade em termos reais (proporção). Se você usar 4 em vez de 0,04, encontrará ϕ0=4×0,2=0,8\phi_0 = 4 \times 0{,}2 = 0{,}8, que é exatamente o valor de ϕ1\phi_1 — e é a alternativa E. Mas isso é um erro de unidade: o correto é converter 4% para 0,04 antes de substituir. O resultado ϕ0=0,008\phi_0 = 0{,}008 corresponde a 0,8% ao ano, que é a alternativa E. Fique atento: sempre converta percentuais para proporção antes de usar em fórmulas.

NÃO CAIA NESSA!

Para resolver questões de AR(1), lembre-se da fórmula da média incondicional: μ=ϕ01ϕ1\mu = \frac{\phi_0}{1 - \phi_1}. Ela é obtida tomando a esperança de ambos os lados da equação e assumindo estacionariedade (ϕ1<1|\phi_1| < 1). Na prova, verifique sempre se os valores estão em percentual ou proporção — essa é a pegadinha mais comum.

Gabarito: letra E

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