Questão FC463831
Modelos econométricos do tipo Vetor Autorregressivo (VAR) e Vetor de Correção de Erros (VEC) são largamente usados em economia para se entender como duas ou mais variáveis interage
Econometria
FGV · 2024
Modelos econométricos do tipo Vetor Autorregressivo (VAR) e Vetor de Correção de Erros (VEC) são largamente usados em economia para se entender como duas ou mais variáveis interagem dinamicamente e para fazer previsões.
Considerando esses modelos, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) O modelo VAR deve ser usado quando as séries temporais são não estacionárias de ordem 1 e têm uma relação de cointegração.
( ) A função impulso-resposta em modelos VAR permite analisar como uma variável é afetada por choques temporários em outra variável ao longo do tempo, mas essa análise não é possível em modelos VEC.
( ) Em modelos VEC, o termo de correção de erro é incorporado para ajustar o relacionamento de longo prazo entre as séries temporais cointegradas após choques temporários, algo que não é diretamente modelado em VAR tradicionais.
( ) A decomposição de variância em modelos VAR ajuda a entender a proporção da variância de previsão de cada variável que pode ser atribuída a choques em si mesma versus choques nas outras variáveis, uma análise que também é aplicável em modelos VEC.
As afirmativas são, respectivamente,
- V – F – V – F.
- F – V – V – V
- F – F – V – V.
- V – V – F – F.
- F – F – V – F.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
Gabarito: F – F – V – V.
VAR pressupõe séries I(0); quando as séries são I(1) e cointegradas, o VAR em níveis não incorpora o equilíbrio de longo prazo e pode levar a especificação equivocada. Por isso a primeira afirmativa é falsa.
A função impulso-resposta é construída tanto em VAR quanto em VEC, pois o VEC é uma reparametrização do VAR adequada a séries cointegradas. Logo, a segunda afirmativa é falsa.
No VEC o termo de correção de erro aparece na forma \( \Delta y_t = \Pi y_{t-1} + \sum_{i=1}^{k-1}\Gamma_i \Delta y_{t-i} + u_t\), com \( \Pi=\alpha\beta'\). O termo \( \beta'y_{t-1}\) corrige desvios do equilíbrio de longo prazo, explicando a terceira afirmativa como verdadeira.
A decomposição de variância (forecast error variance decomposition) pode ser aplicada tanto em VAR quanto em VEC para medir a contribuição de choques distintos às previsões, tornando a quarta afirmativa verdadeira.
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