{"subject_id":"7f886b4ceafd489b913f4efbf89a09c9","topico":"Dados em painel: efeito fixo × efeito aleatório; teste de Hausman; painel balanceado","stems":["Sabendo que a análise de dados em painel é típica do setor de transportes, julgue os itens subsecutivos, acerca de modelos de efeitos fixos e de efeitos randômicos.","Em relação ao modelo econométrico com dados em painel, julgue os itens que se seguem.","Acerca de econometria de dados em painel, julgue os seguintes itens."],"questions":[{"id":"c66a1260b743","number":93,"stem":0,"statement":"Caso o teste de Hausman indique a existência de correlação entre os efeitos individuais não observados e as variáveis explicativas, conclui-se que o modelo de efeitos aleatórios é inconsistente e, portanto, deve ser utilizado o modelo de efeitos fixos.","answer":"C","source":{"slug":"INFRASA_26_ANALISTA","ano":2026},"explanation":{"verdict_reason":"A hipótese nula do teste de Hausman é a de que o efeito individual não é correlacionado com os regressores — exatamente a hipótese sobre a qual se apoia o efeito aleatório. Constatada a correlação, isto é, rejeitada a nula, o efeito aleatório é inconsistente enquanto o efeito fixo permanece consistente, e a escolha recai sobre o efeito fixo. Repare que o item impõe uma conduta e ainda assim é Certo: a obrigação é a do procedimento estatístico, não um exagero do redator.","distortion_type":"correto","distorted_span":null,"corrected_statement":null,"concept":"Hausman: rejeitar a nula conduz ao efeito fixo","citation":null,"trap_note":"Esta é a proposição mais fácil de inverter no tópico. Fixe a direção pelo que continua consistente nos dois cenários: rejeitou a nula, vá para efeito fixo; não rejeitou, o aleatório é admissível e mais eficiente. Nunca o contrário."}},{"id":"18dd66c00df8","number":94,"stem":0,"statement":"Suponha que, em um estudo, seja preciso definir a demanda por passagens aéreas nos principais municípios brasileiros entre os anos de 2000 e 2025, por meio de um banco de dados em painel. Nesse caso, é adequado utilizar um modelo de efeitos randômicos, que controla características não observadas constantes ao longo do tempo.","answer":"E","source":{"slug":"INFRASA_26_ANALISTA","ano":2026},"explanation":{"verdict_reason":"Quem controla características não observadas constantes no tempo é o modelo de efeitos fixos, que as elimina pela transformação within. O modelo de efeitos randômicos não as controla: mantém-nas no erro composto e apenas supõe que não se correlacionem com os regressores. Em um painel de municípios, atributos locais não observados como infraestrutura aeroportuária, perfil econômico e posição geográfica dificilmente são ortogonais aos determinantes da demanda, de modo que a hipótese do efeito aleatório não se sustenta no caso descrito.","distortion_type":"atribuicao_errada","distorted_span":"um modelo de efeitos randômicos, que controla características não observadas constantes ao longo do tempo","corrected_statement":"Suponha que, em um estudo, seja preciso definir a demanda por passagens aéreas nos principais municípios brasileiros entre os anos de 2000 e 2025, por meio de um banco de dados em painel. Nesse caso, é adequado utilizar um modelo de efeitos fixos, que controla características não observadas constantes ao longo do tempo.","concept":"Controlar efeito constante no tempo é do efeito fixo","citation":null,"trap_note":"A oração relativa colada ao nome do estimador é onde a banca troca o endereço: descreve corretamente o que um modelo faz e pendura a descrição no outro. Leia o nome do estimador e a propriedade como duas informações independentes e confira o par."}},{"id":"ff8be8fe31e9","number":71,"stem":1,"statement":"No modelo de regressão de efeitos fixos, uma variável binária (dummy) deve ser excluída das entidades quando o intercepto estiver presente na equação, porque uma das entidades é sempre excluída por construção do modelo de estimação.","answer":"E","source":{"slug":"ANATEL_24","ano":2024},"explanation":{"verdict_reason":"A regra prática da primeira metade está correta: com n entidades, ou se estimam n binárias sem intercepto, ou n menos uma binária com intercepto. O motivo, porém, não é que alguma entidade seja excluída do modelo — nenhuma é. A binária é retirada para evitar multicolinearidade perfeita com o intercepto, a chamada armadilha da variável binária, e a entidade omitida continua na estimação como categoria de referência, absorvida pelo próprio intercepto.","distortion_type":"relacao_causal","distorted_span":"porque uma das entidades é sempre excluída por construção do modelo de estimação","corrected_statement":"No modelo de regressão de efeitos fixos, uma variável binária (dummy) deve ser excluída das entidades quando o intercepto estiver presente na equação, porque, do contrário, haveria multicolinearidade perfeita entre as binárias e o intercepto, permanecendo a entidade omitida como categoria de referência.","concept":"Armadilha da variável binária na estimação por LSDV","citation":null,"trap_note":"Item de econometria com um porque no meio quase sempre entrega o gabarito na segunda metade: a primeira frase reproduz o procedimento do manual e o erro está na justificativa. Leia a oração causal antes de julgar a principal."}},{"id":"083e26ad1f38","number":72,"stem":1,"statement":"A abordagem de efeitos aleatórios (random effects) é geralmente mais eficiente que o método do OLS agrupado, o que justifica a preferência àquela em relação a este.","answer":"C","source":{"slug":"ANATEL_24","ano":2024},"explanation":{"verdict_reason":"Sob as hipóteses do modelo de efeitos aleatórios, o erro composto apresenta correlação serial dentro de cada entidade, e o MQO agrupado ignora essa estrutura: permanece não viesado, mas perde eficiência e produz erros-padrão inválidos. O estimador de efeitos aleatórios é um mínimos quadrados generalizados factível que incorpora essa matriz de covariância e, por isso, é em geral mais eficiente. O advérbio geralmente é o que sustenta o item: a vantagem depende de valerem as hipóteses do modelo.","distortion_type":"correto","distorted_span":null,"corrected_statement":null,"concept":"Efeitos aleatórios por MQG é mais eficiente que MQO agrupado","citation":null,"trap_note":"Eficiência e consistência são propriedades distintas e a banca as embaralha. O MQO agrupado perde eficiência quando há efeito aleatório; perde consistência quando o efeito é correlacionado com os regressores. Identifique qual das duas está em jogo antes de julgar."}},{"id":"4514c066245c","number":73,"stem":1,"statement":"A diferença entre um painel não balanceado e um painel balanceado consiste no fato de que o impacto dos diferentes regressores é aproximadamente o mesmo para painéis balanceados, mas não para painéis não balanceados.","answer":"E","source":{"slug":"ANATEL_24","ano":2024},"explanation":{"verdict_reason":"A distinção entre painel balanceado e não balanceado é puramente de estrutura dos dados: no balanceado, toda entidade é observada em todos os períodos; no não balanceado, faltam observações para ao menos uma entidade em ao menos um período. Nada nessa definição diz respeito à magnitude do impacto dos regressores, que é estimada dos dados e não fixada pelo formato do painel. O desbalanceamento afeta a eficiência e, se a ausência de dados não for aleatória, pode gerar viés de seleção — mas não é isso que define os termos.","distortion_type":"troca_de_termo","distorted_span":"o impacto dos diferentes regressores é aproximadamente o mesmo para painéis balanceados","corrected_statement":"A diferença entre um painel não balanceado e um painel balanceado consiste no fato de que todas as entidades são observadas em todos os períodos para painéis balanceados, mas não para painéis não balanceados.","concept":"Painel balanceado: toda entidade observada em todo período","citation":null,"trap_note":"Quando o item abre com a diferença entre X e Y consiste em, o que está sendo testado é a definição. Recupere a definição de memória antes de ler o resto da frase: o que vem depois costuma ser uma afirmação sobre outra coisa."}},{"id":"c2474db8e314","number":74,"stem":1,"statement":"No modelo de regressão com efeitos fixos, o intercepto é único devido à unicidade dos efeitos idiossincráticos.","answer":"E","source":{"slug":"ANATEL_24","ano":2024},"explanation":{"verdict_reason":"O modelo de efeitos fixos existe justamente para permitir um intercepto por entidade: é nele que se aloja o efeito individual não observado, e é por isso que a estimação exige n binárias ou a transformação within. Intercepto único é o que caracteriza o MQO agrupado, não o efeito fixo. O item ainda troca os nomes das parcelas do erro: idiossincrático é o termo que varia no tempo dentro de cada entidade, e não o efeito individual constante no tempo.","distortion_type":"inversao","distorted_span":"o intercepto é único devido à unicidade dos efeitos idiossincráticos","corrected_statement":"No modelo de regressão com efeitos fixos, o intercepto varia entre as entidades, devido aos efeitos individuais não observados próprios de cada uma.","concept":"Efeito fixo produz um intercepto por entidade","citation":null,"trap_note":"Decomponha o erro do painel em duas parcelas e mantenha os nomes separados: o efeito individual é constante no tempo e varia entre entidades; o erro idiossincrático varia nas duas dimensões. Boa parte dos itens se decide só por saber de qual das duas a frase está falando."}},{"id":"1df222103d49","number":75,"stem":1,"statement":"A principal vantagem do uso de dados em painel em comparação com dados cross-section consiste no fato de o modelo em painel permitir a obtenção dos valores críticos na distribuição normal padrão.","answer":"E","source":{"slug":"ANATEL_24","ano":2024},"explanation":{"verdict_reason":"A vantagem do painel sobre o corte transversal é permitir controlar a heterogeneidade individual não observada constante no tempo, atacando o viés de variável omitida que o corte transversal não tem como enfrentar; ganhos de variabilidade e de graus de liberdade vêm depois. Valores críticos da distribuição normal padrão não são vantagem de painel nem de corte transversal: decorrem da teoria assintótica e valem para qualquer estimador com amostra suficientemente grande. O item nomeia como principal vantagem uma propriedade que não distingue os dois desenhos de dados.","distortion_type":"troca_de_termo","distorted_span":"permitir a obtenção dos valores críticos na distribuição normal padrão","corrected_statement":"A principal vantagem do uso de dados em painel em comparação com dados cross-section consiste no fato de o modelo em painel permitir controlar a heterogeneidade individual não observada constante no tempo.","concept":"Painel controla heterogeneidade não observada constante no tempo","citation":null,"trap_note":"Quando o item anuncia a principal vantagem de uma técnica, compare-a com a razão pela qual a técnica foi inventada. Painel existe por causa da variável omitida constante no tempo; qualquer outra vantagem oferecida no lugar dessa é suspeita."}},{"id":"3c881c61151c","number":106,"stem":2,"statement":"Em modelos de efeito aleatório, presume-se que as diferenças individuais não observadas não são correlacionadas com as variáveis explicativas ao longo do tempo, sendo tratadas como componentes aleatórios.","answer":"C","source":{"slug":"BCB_24","ano":2023},"explanation":{"verdict_reason":"O que define o modelo de efeitos aleatórios é exatamente essa hipótese de ortogonalidade: o efeito individual não observado é tratado como mais um componente aleatório do erro composto e se supõe não correlacionado com os regressores. É dela que vêm as duas vantagens do modelo — a eficiência do estimador por mínimos quadrados generalizados e a possibilidade de estimar variáveis constantes no tempo. Quando a hipótese falha, o estimador fica viesado, e é precisamente essa falha que o teste de Hausman investiga.","distortion_type":"correto","distorted_span":null,"corrected_statement":null,"concept":"Efeito aleatório presume efeito individual ortogonal aos regressores","citation":null,"trap_note":"Todo item de painel se decide por duas perguntas: de quem é o efeito e com o que ele se correlaciona. Aleatório presume não correlacionado; fixo admite correlacionado. Trocar esse lado é a distorção mais frequente do tópico."}},{"id":"7aa9a648ac4d","number":107,"stem":2,"statement":"Em modelos de dados em painel com efeito fixo, presume-se que as características individuais não observáveis que são constantes no tempo estão correlacionadas com as variáveis explicativas.","answer":"C","source":{"slug":"BCB_24","ano":2023},"explanation":{"verdict_reason":"Adota-se efeito fixo justamente quando se admite que a heterogeneidade individual constante no tempo se correlaciona com os regressores — caso em que o MQO agrupado e o efeito aleatório ficam viesados. A transformação within, que toma desvios em relação à média de cada entidade, elimina esse efeito e torna o estimador consistente, haja ou não correlação. O preço é que qualquer variável constante no tempo desaparece junto com o efeito e deixa de ser estimável.","distortion_type":"correto","distorted_span":null,"corrected_statement":null,"concept":"Efeito fixo admite correlação e elimina o efeito individual","citation":null,"trap_note":"Fixo é consistente nos dois mundos; aleatório só é consistente em um. Por isso a banca raramente pergunta qual é melhor: pergunta o que cada um presume, e a resposta é sempre sobre correlação."}}]}