Econometria

No ficheiro Excel (Trabalho 1), para 90 empresas (Emp) constam dados sobre o custo variável (Custo), a produção (Prod) e o preço (PL) do fator variável trabalho (L). Admita que se pretende estimar a função de produção através do modelo de regressão linear simples (em que μ é a componente não observada):

logProd = βo + β1logL + μ
a) Comente a especificação do modelo, dando especial atenção a μ.
O modelo logProd = βo + β1logL + μ é um exemplo de um modelo de regressão linear simples, isto justifica se devido ao facto de :
O logaritmo da Produção é a variável dependente (explicada) e logaritmo do Trabalho é a variável independente (explicativa) ;
Não temos conhecimento dos valores de βo e β1, ou seja são as nossas incógnitas, apenas podemos afirmar que ambos pertencem à população e são parâmetros de regressão. βo graficamente é representada pela ordenada na origem assumindo o termo independente, enquanto β1 representa graficamente o declive da recta assumindo se como termo dependente e de coeficiente da regressão ; µ é o erro, isto é, representa a variável que engloba os outros factores, para além do trabalho, que afectam a produção. O Modelo de Regressão Simples afirma que a média do termo erro é zero (E(µ) =0) .
Chegamos à conclusão que o modelo de regressão simples apresenta uma especificação limitada uma vez que a produtividade é colocada exclusivamente devido ao factor trabalho, não incluindo outras componentes importantes como a tecnologia.

b) No caso em presença serão L e μ completamente independentes?
Como vimos anteriormente Trabalho e Erro( L;µ) são termos independentes logo Cov(L; μ)=0 com o objectivo de determinar os valores dos estimadores. Contudo o que se verifica é que a produção não se baseia apenas e só no factor trabalho, pois existem outras variáveis que influenciam a produção, como a tecnologia, os salários, competência, qualificação dos trabalhadores, organização da empresa, etc. Estes factores como são complicados de