Considere o ajuste da função de produção CES (elasticidade de
substituição constante) a um conjunto de trinta observações das
variáveis Q (produção), K (capital) e L (mão-de-óbra). Desse modo, postula-se que
!$ \in_t !$ são independentes e homocedásticos com variância comum !$ \sigma^2 !$. Considere, ainda, !$ J (\beta) !$
a matriz jacobiana da resposta esperada no modelo de regressão
não-linear acima. Sabendo que o ajuste de mínimos quadrados produziu as
estatísticas
!$ \hat {\beta} !$ é o estimador de !$ \beta !$, julgue o item a seguir.
O processo de inferência estatística assintótico associado ao estimador de mínimos quadrados independe da hipótese de normalidade para os resíduos.
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Analista do Bacen - Pesquisa em Economia e Finanças
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