Econometria Básica e Aplicada

GRETL - INSTRUÇÕES DA LICENÇA DO GRETL, DOWNLOAD E INSTALAÇÃO

1 ECONOMETRIA E DADOS ECONÔMICOS

1.1 O QUE É ECONOMETRIA?

1.2 EQUACIONANDO CAUSAS E EFEITOS DOS FENÔMENOS

1.2.1 Modelo Econômico e Modelo Econométrico

1.3 RELAÇÃO DE CASUALIDADE E A NOÇÃO DO "CETERIS PARIBUS" EM ANÁLISE ECONOMÉTRICA

1.4 REGRESSÃO E A NOÇÃO DE EFEITO CAUSAL

1.5 FENÔMENOS DETERMINÍSTICOS E FENÔMENOS ESTOCÁSTICOS (ALEATÓRIOS)

1.6 REGRESSÃO E CORRELAÇÃO

1.7 TERMINOLOGIA UTILIZADA EM ECONOMETRIA

1.8 DADOS E VARIÁVEIS ECONÔMICAS

1.9 DADOS PRIMÁRIOS E SECUNDÁRIOS

1.10 DISPOSIÇÃO DOS DADOS EM PLANILHAS ELETRÔNICAS

1.11 DADOS EM CORTE TRANSVERSAL (CROSS SECTION)

1.11.1 Dados em Corte Transversal no Gretl

1.12 DADOS PARA AS SÉRIES TEMPORAIS

1.12.1 Dados de séries temporais no Gretl

1.13 DADOS EM PAINEL OU DADOS LONGITUDINAIS

1.14 DADOS EM CORTE TRANSVERSAIS AGRUPADOS (POOLED CROSS SECTIONAL DATA)

1.15 VARIÁVEIS QUALITATIVAS (DUMMY)

1.15.1 Utilização de Variáveis Dummy para Atributos com Dois Níveis

1.15.1.1 Modelo com uma variável dependente e uma variável independente (dummy)

1.15.1.2 Modelo com uma variável dependente e mais de uma variável independente (dummy)

1.15.1.3 Modelo com uma variável independente quantitativa e uma qualitativa dummy

1.15.1.4 Interpretação dos resultados do modelo de regressão

1.15.1.5 Significado do Intercepto

1.15.2 Variáveis Dummy para Múltiplas Características

1.16 CONSIDERAÇÕES FINAIS

2 REVISÃO DE CONCEITOS ESTATÍSTICOS

2.1 INTRODUÇÃO

2.2 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS

2.2.1 Variável Aleatória Discreta

2.2.2 Variável Aleatória Contínua

2.3 VALOR ESPERADO OU ESPERANÇA MATEMÁTICA

2.4 CORRELAÇÃO E COEFICIENTE DE DETERMINAÇÃO

2.4.1 Representação Gráfica da Correlação

2.5 COVARIÂNCIA

2.5.1 Coeficiente de Correlação calculado a partir da Covariância

2.6 PRINCIPAIS DISTRIBUIÇÕES TEÓRICAS DE PROBABILIDADES

2.6.1 Considerações Preliminares

2.6.2 Limite da Frequência Relativa

2.6.3 Probabilidade à Priori

2.6.3.1 Probabilidade do sucesso

2.6.4 Função de Probabilidades e Função de Probabilidade Acumulada (Repartição)

2.6.5 Propriedades de uma Distribuição de Probabilidades

2.7 DISTRIBUIÇÕES DISCRETAS

2.7.1 Distribuição Equiprovável

2.7.2 Distribuição de Bernoulli

2.7.3 Distribuição Binomial

2.7.3.1 Dedução empírica da fórmula da Binomial

2.7.3.2 Tabelas de probabilidades Binomiais e gráficos

2.7.4 Distribuição de Poisson

2.7.4.1 Tabela de probabilidade de Poisson e gráficos

2.8 DISTRIBUIÇÕES CONTÍNUAS

2.9 DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL DA MÉDIA E DA VARIÂNCIA

2.9.1 Distribuição Amostral da Média

2.9.2 Distribuição Amostral da Variância

2.10 TEOREMA DO LIMITE CENTRAL

2.11 DISTRIBUIÇÕES CONTÍNUAS DE PROBABILIDADE

2.11.1 Função Densidade de Probabilidade (FDP)

2.12 A DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADES CONTÍNUAS GAMA

2.12.1 A Função Gama

2.12.2 Cálculo

2.13 DISTRIBUIÇÃO EXPONENCIAL

2.14 DISTRIBUIÇÃO NORMAL

2.15 INTEGRAÇÃO NUMÉRICA DA FUNÇÃO GAUSSIANA

2.15.1 Método dos Trapézios

2.15.2 Integrando Numericamente a Função de Gauss

2.15.3 Intervalos de Confiança

2.15.4 Testes de Significância

2.15.4.1 Exemplo resolvido

2.15.4.2 Estatística p

2.16 DISTRIBUIÇÃO T-STUDENT

2.17 DISTRIBUIÇÃO QUI-QUADRADO

2.18 DISTRIBUIÇÃO DE FISHER

2.19 COMPARAÇÃO GRÁFICA DAS DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES GAMA, NORMAL E T-STUDENT

3 REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

3.1 INTRODUÇÃO

3.2 ASSOCIAÇÃO LINEAR E TENDÊNCIA

3.2.1 Correlação Positiva

3.2.2 Correlação Negativa

3.3 REGRESSÃO LINEAR: ESPERANÇA MATEMÁTICA DA VARIÁVEL DEPENDENTE

3.3.1 Significado do Termo Linear em Regressão

3.3.1.1 Linearidade das variáveis

3.3.1.2 Linearidade dos parâmetros

3.4 CONSIDERAÇÕES GERAIS DO MODELO DE REGRESSÃO

3.5 VARIAÇÕES EM TORNO DO MODELO LINEAR SIMPLES

3.5.1 Variação Total

3.5.2 Variação Explicada (Regressão)

3.5.3 Variações: Não-explicada (Resíduos)

3.5.3.1 Significado do termo Erro e dos Resíduos de Regressão

3.5.3.2 Modelo para a minimização do termo erro

3.5.4 Distribuição de Probabilidade do Termo Erro

3.6 PRESSUPOSTOS TEÓRICOS DO MODELO DE REGRESSÃO LINEAR

3.7 TEOREMA DE GAUSS-MARKOV

3.8 DEDUÇÃO DA FÓRMULA DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS

3.8.1 Objetivo do Ajustamento

3.8.1.1 Derivadas parciais da constante e do coeficiente angular

3.8.1.2 Derivada parcial em relação à constante

3.8.1.3 Derivada parcial em relação ao coeficiente angular

3.9 AJUSTAMENTO LINEAR

3.10 VARIÁVEL TEMPORAL UTILIZADA COMO REGRESSOR (INDEPENDENTE)

3.11 SISTEMA DE AJUSTE LINEAR SIMPLES COM REGRESSOR TEMPORAL TIPO I

3.11.1 Obtendo os Coeficientes do Modelo por Cramer e Sarrus

3.12 SISTEMA DE AJUSTE LINEAR SIMPLES COM REGRESSOR TEMPORAL TIPO II

3.13 SISTEMA DE AJUSTE LINEAR SIMPLES COM REGRESSOR TEMPORAL TIPO III

3.14 FORMULAÇÃO MATRICIAL PARA MODELOS DE K-VARIÁVEIS

3.14.1 Dedução Literal do Sistema de Ajuste Através de Matrizes

3.14.1.1 Resolução pelo método matricial

3.14.1.2 Cálculo das variações do modelo

3.14.2 Coeficiente de Determinação como Medida de Precisão do Modelo

3.15 MODELO DE REGRESSÃO LINEAR SIMPLES COM DUAS VARIÁVEIS

3.15.1 Resolução Tabular do Problema do Banco Central

3.15.2 Cálculo dos Coeficientes do Modelo

3.15.3 Resolução Matricial

3.15.4 Coeficiente de Correlação, Determinação R2 e R2 Ajustado

3.15.5 Testes de Significância Associados ao Modelo de Regressão Linear

3.15.5.1 Teste de significância para o Coeficiente de Correlação

3.15.5.2 Teste de significância para o coeficiente angular β1 (a partir de b1)

3.15.5.3 Intervalo de confiança para o coeficiente angular β1 (a partir de b1)

3.15.5.4 ANOVA - Análise da Variância, avaliando a aderência do modelo de regressão

3.15.6 Utilização do Excel

3.15.6.1 Estatística p (p-valor) ou F de significância do modelo de regressão

3.15.6.2 Estudo da tendência dos Resíduos padronizados

3.16 HOMOCEDASTICIDADE

3.17 HETEROCEDASTICIDADE

3.17.1 Gráfico dos Resíduos

3.18 UTILIZAÇÃO DO GRETL

4 FORMAS FUNCIONAIS DO MODELO DE REGRESSÃO

4.1 INTRODUÇÃO

4.2 FORMAS FUNCIONAIS, INCLINAÇÃO E ELASTICIDADES

4.2.1 Definindo o Significado de Elasticidade

4.3 MODELO LINEAR

4.3.1 Estudo de Caso - Desemprego x Evasão Escolar

4.3.2 Modelo Linear com o Gretl

4.3.3 Elasticidade e Coeficiente Angular do Modelo Linear

4.4 MODELO RECÍPROCO OU INVERSO

4.4.1 Estudo de Caso: Curva de Phillips no Brasil (Jun/1995 a Ago/1996)

4.5 MÉTODO DA MÁXIMA VEROSSIMILHANÇA

4.5.1 Formulação do Método da Máxima Verossimilhança para Duas Variáveis

4.5.2 Estimadores de Máxima Verossimilhança

4.6 MODELO LOG-LOG OU DE ELASTICIDADE CONSTANTE

4.6.1 Estudo de Caso: o Modelo Log-Log no Caso Desemprego x Evasão Escolar

4.6.2 Regressão Log-Log Utilizando o Gretl

4.6.2.1 Mínimos quadrados e máxima verossimilhança com o EViews e Gretl

4.6.2.2 Estatísticas associadas aos métodos de regressão

4.6.2.2.1 Log da verossimilhança

4.6.2.2.2 Estatística F

4.6.2.2.3 Critério de Akaike

4.6.2.2.4 Critério de Schwarz

4.6.2.2.5 Critério de Hannan-Quinn

4.7 MODELOS SEMILOGARÍTMOS

4.8 MODELO LOG-LINEAR OU EXPONENCIAL

4.8.1 Estudo de Caso - Crescimento do PIB

4.9 MODELO LINEAR-LOG

4.9.1 Estudo de Caso - PIB x Quantidade de Dinheiro em Circulação

4.10 MODELO LOG INVERSO

4.10.1 Quadro Resumo da Interpretação das Formas Funcionais

5 INTRODUÇÃO À REGRESSÃO MÚLTIPLA

5.1 EQUAÇÃO DE REGRESSÃO MÚLTIPLA

5.1.1 Métodos Para o Cálculo dos Coeficientes de Regressão

5.1.2 Método Tabular (Somatórias)

5.1.3 Coeficiente de Determinação R2

5.1.4 Variâncias, Desvios-Padrão e Covariâncias

5.1.5 Coeficiente de Determinação, Determinação Ajustado e Correlação Múltipla

5.1.6 Coeficiente de Determinação

5.1.7 Coeficiente de Determinação Ajustado

5.1.8 Estimação da Variância do Termo Erro

5.1.8.1 Erro-padrão

5.1.9 Coeficiente de Correlação Múltipla

5.2 MÉTODO DAS COVARIÂNCIAS

5.3 MÉTODO MATRICIAL

5.3.1 ANOVA da Regressão Múltipla

5.4 REGRESSÃO MÚLTIPLA COM O EXCEL

5.5 RESOLUÇÃO PELO GRETL

5.5.1 Teste de Hipótese para e Existência de Regressão Linear Múltipla

5.6 ESTUDO DE CASO DA EMPRESA DIZZY LTDA: OTIMIZAÇÃO DE UM PLANO DE PROPAGANDA

5.6.1 Determinação Do plano (Equação) de Regressão Múltipla

5.6.1.1 Cálculo das médias

5.6.1.2 Cálculo das variações

5.6.1.3 Cálculo dos coeficientes do plano de regressão

5.6.1.4 Testando o modelo

5.7 CONSIDERAÇÕES FINAIS

6 SÉRIES TEMPORAIS

6.1 INTRODUÇÃO

6.2 CARACTERÍSTICAS E COMPORTAMENTO DAS SÉRIES TEMPORAIS

6.2.1 Tendência

6.2.2 Variações Sazonais

6.2.3 Variações Cíclicas

6.2.4 Variações Aleatórias ou Irregulares

6.3 TESTES DE ALEATORIEDADE DAS SÉRIES TEMPORAIS

6.3.1 O Que é aleatoriedade?

6.3.2 População e Amostragem

6.3.3 Testando a Sequência das Repetições

6.3.4 Teste das Sequências Para Pequenas Amostras

6.3.4.1 Exemplo resolvido

6.3.5 Teste das Sequências Para Grandes Amostras

6.3.5.1 Exemplo resolvido

6.3.6 Testando a Aleatoriedade Através da Mediana

6.3.7 Exemplo Resolvido Para Pequenas Amostras

6.3.8 Exemplo Resolvido Para Grandes Amostras

6.4 MÉTODOS DE ALISAMENTO DAS SÉRIES TEMPORAIS

6.4.1 Alisamento Utilizando Médias Móveis

6.4.2 Média Móvel Simples Centrada de Ordem (2m+1)

6.4.3 Exemplo Resolvido

6.4.4 Média Móvel Ponderada Centrada de Ordem (2m+1)

6.4.4.1 Média móvel com o Excel

6.4.5 Análise de Tendência Através de Médias Parciais

6.4.5.1 Exemplo resolvido

6.4.6 Alisamento Exponencial Simples

6.4.7 O Modelo de Alisamento Exponencial

6.4.7.1 Exemplo resolvido

6.5 SÉRIES TEMPORAIS: CONSIDERAÇÕES ECONOMÉTRICAS

6.5.1 Séries Estacionárias e Significado de Raiz Unitária

6.5.2 Análise Gráfica Preliminar de uma Série Temporal

6.5.3 O Correlograma e a Função de Autocorrelação

6.5.4 Teste de Raiz Unitária

6.5.5 Teste de Dickey-Fuller no Gretl

6.5.6 Teste KPSS de Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin no Gretl

7 MODELOS AUTOREGRESSIVOS

7.1 ORGANIZAÇÃO DO BANCO DE DADOS PARA FORMAR O MODELO

7.1.1 Formato Geral da Equação Autoregressiva de PésimaOrdem

7.1.2 Equação Autoregressiva de Previsão de P-ésima Ordem

7.1.3 Previsão com o Modelo Autoregressivo

7.1.4 Modelos Autoregressivos com o Software Estatístico STATISTICA

7.1.5 Modelo Autoregressivo de Primeira ordem

7.1.6 Modelo Autoregressivo de Segunda Ordem

7.1.7 Modelo Autoregressivo de Terceira Ordem

7.1.8 Modelo Autoregressivo de Quarta Ordem

7.2 TESTES DE HIPÓTESES DOS COEFICIENTES DO MODELO

7.2.1 Projeção com o Modelo Autoregressivo Escolhido

7.2.2 Modelos Autoregressivos no Gretl

7.2.2.1 Modelo de primeira ordem com o Gretl

7.2.2.2 Modelo de segunda ordem com o Gretl

7.2.2.3 Modelo de Terceira ordem com o Gretl

7.2.2.4 Modelo de quarta ordem com o Gretl

8 O PROCESSO ARIMA

8.1 INTRODUÇÃO

8.1.1 Significado dos Modelos AR, MA e ARIMA

8.1.2 O Processo Autoregressivo (AR)

8.1.3 O Processo de Média Móvel (MA)

8.1.4 O Processo Autoregressivo e de Média Móvel (ARMA)

8.2 O PROCESSO DE MÉDIA MÓVEL AUTOREGRESSIVO INTEGRADO (ARIMA)

8.3 IDENTIFICAÇÃO DA ARIMA

8.3.1 Teste de Raiz Unitária Para Determinar d

8.3.2 Correlograma Para Determinar p e q

8.4 ESTIMAÇÃO DO MODELO ARIMA

8.5 PROJEÇÃO COM O MODELO ARIMA

8.5.1 Aplicação da ARIMA GDP (PIB) USA 1970-1 a 1991-IV

8.5.2 Teste ADF da Raiz Unitária de Dickey e Fuller

8.6 DIAGNÓSTICO DO MODELO ARIMA

8.7 PREVISÃO COM O MODELO ARIMA

8.8 CONFIRMANDO A PREVISÃO COM O GRETL

8.8.1 Projetando com os Coeficientes do Modelo da Série Diferenciada

8.8.2 Projetando com os Coeficientes do Modelo da Série Original GDP

9 MODELOS DE ESCOLHA COM VARIÁVEL DEPENDENTE CATEGÓRICA: O MODELO DE PROBABILIDADE LINEAR MPL, O LOGIT, O PROBIT E O TOBIT

9.1 INTRODUÇÃO

9.2 EXEMPLO DE UMA PESQUISA EM RH

9.3 A BASE DE DADOS DO ESTUDO

9.3.1 O Modelo de Probabilidade Linear

9.3.1.1 Limitações do Modelo de Probabilidade Linear

9.4 O MODELO LOGIT

9.4.1 As Instruções via Menu do Programa Gretl

9.4.2 O Resultado da Regressão

9.4.3 Cálculo da Probabilidade Individual Estimada

9.4.4 Efeitos Marginais

9.4.5 Interpretação dos Coeficientes dos Efeitos Marginais

9.4.6 Coeficientes da Razão de Chances ou Odds Ratio

9.4.7 Obtendo os Coeficientes das Razões de Chance (odds ratios) no Gretl

9.4.8 Interpretação da Razão de Chances

9.5 O MODELO PROBIT

9.5.1 Interpretação Segundo Gujarati

9.5.2 Logit é Melhor que Probit ?

9.5.2.1 O Modelo Logit genérico e a comparação com o Modelo Probit

9.5.2.2 Chances de sucesso

9.6 O MODELO TOBIT

9.6.1 Resultado por MPL Utilizando o Método dos Mínimos Quadrados

9.6.2 Resultado pelo Método Tobit Quando Todas as Informações Estiverem Presentes

9.6.3 Resultado pelo Método Tobit Delimitado Inferiormente

9.6.4 Resultado pelo Método Tobit Delimitado Superiormente

9.6.5 Resultado pelo Método Tobit Delimitado Superiormente e Inferiormente

10 MODELOS ARCH E GARCH

10.1 INTRODUÇÃO

10.2 ARCH - HETEROCEDASTICIDADE AUTOREGRESSIVA CONDICIONAL

10.3 OS MODELOS ARCH E GARCH

10.3.1 Testes Para o Efeito ARCH

10.3.1.1 Teste t

10.3.1.2 Teste F

10.3.1.3 Teste Qui-quadrado χ2

10.4 ESTUDO DE CASO: COMO DECIDIR A MANUTENÇÃO DE UM ATIVO DE RISCO

10.4.1 Tendência da Série Temporal

10.4.2 Teste de Raiz Unitária

10.4.3 Projeção de Valores com a ARIMA

10.4.4 O Modelo GARCH de Análise de Volatilidade

11 MODELO DE REGRESSÃO COM VARIÁVEIS INSTRUMENTAIS

11.1 INTRODUÇÃO

11.1.1 Endogeneidade das Variáveis

11.2 ILUSTRANDO AS RELAÇÕES ENTRE AS VARIÁVEIS

11.3 EXEMPLO DE REGRESSÃO A DOIS ESTÁGIOS (VARIÁVEL INSTRUMENTAL)

11.4 REGRESSÃO A DOIS ESTÁGIOS COM O GRETL

11.4.1 Interpretação

11.4.2 Testes Associados ao Modelo de Variáveis Instrumentais

11.4.2.1 Teste de Hausman

11.4.2.2 Teste de Instrumento fraco

11.5 SIGNIFICADO TÉCNICO DA REGRESSÃO A DOIS ESTÁGIOS

11.6 REGRESSÃO COM MAIS DE UM REGRESSOR ENDÓGENO

12 O PROBLEMA DA SIMULTANEIDADE

12.1 O MODELO KEYNESIANO (MACROECONÔMICO) DE DETERMINAÇÃO DE RENDA

12.2 MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS INDIRETOS (MQI)

12.2.1 Resolução com o Gretl

12.2.2 Resolvendo Pelo Método de Regressão a Dois Estágios 2SLS (MQO2E)

12.2.3 Resolução com Software Estatístico STATISTICA

12.2.4 Resolução com o Excel

REFERÊNCIAS

APÊNDICE

A

• Aech. Modelos Arch e Garch
• Ajustamento linear
• Análise econométrica. Relação de casualidade e a noção do "ceteris paribus" em análise econométrica
• Anova da regressão múltipla
• Apêndice
• Associação linear e tendência
• Associação linear e tendência. Correlação negativa
• Associação linear e tendência. Correlação positiva

C

• Cálculo das médias
• Cálculo das variações
• Cálculo das variações do modelo
• Cálculo dos coeficientes do plano de regressão
• Causalidade. Relação de casualidade e a noção do "ceteris paribus" em análise econométrica
• Causas. Equacionando causas e efeitos dos fenômenos
• "Ceteris paribus". Relação de casualidade e a noção do "ceteris paribus" em análise econométrica
• Coeficiente angular. Derivada parcial em relação ao coeficiente angular
• Coeficiente de correlação calculado a partir da covariância
• Coeficiente de correlação múltipla
• Coeficiente de determinação
• Coeficiente de determinação ajustado
• Coeficiente de determinação como medida de precisão do modelo
• Coeficiente de determinação e correlação
• Coeficiente de Determinação R2
• Coeficiente de determinação, determinação ajustado e correlação múltipla
• Coeficiente. Derivadas parciais da constante e do coeficiente angular
• Comparação gráfica das distribuições de probabilidades Gama, Normal e T-Student
• Considerações gerais do modelo de regressão
• Constante. Derivada parcial em relação à constante
• Constante. Derivadas parciais da constante e do coeficiente angular
• Correlação e coeficiente de determinação
• Correlação múltipla. Coeficiente de correlação múltipla
• Correlação múltipla. Coeficiente de determinação, determinação ajustado e correlação múltipla
• Correlação. Regressão e correlação
• Corte transversal. Dados em corte transversais agrupados ("pooled cross sectional data")
• Corte transversal. Dados em corte transversal ("cross section")
• Corte transversal. Dados em Corte Transversal no Gretl
• Covariância
• Covariância. Coeficiente de correlação calculado a partir da covariância
• Covariâncias. Método das covariâncias
• Covariâncias. Variâncias, desvios-padrão e Covariâncias
• Cramer. Obtendo os coeficientes do modelo por Cramer e Sarrus
• Critério de Akaike
• Critério de Hannan-Quinn
• Critério de Schwarz
• "Cross section". Dados em corte transversal ("cross section")

D

• Dados de séries temporais no Gretl
• Dados e variáveis econômicas
• Dados econômicos. Econometria e dados econômicos
• Dados em corte transversais agrupados ("pooled cross sectional data")
• Dados em corte transversal ("cross section")
• Dados em Corte Transversal no Gretl
• Dados em painel ou dados longitudinais
• Dados longitudinais. Dados em painel ou dados longitudinais
• Dados para as séries temporais
• Dados primários e secundários
• Dados. Disposição dos dados em planilhas eletrônicas
• Dedução da fórmula do método dos mínimos quadrados
• Dedução empírica da fórmula da Binomial
• Dedução literal do sistema de ajuste através de matrizes
• Derivada parcial em relação à constante
• Derivada parcial em relação ao coeficiente angular
• Derivadas parciais da constante e do coeficiente angular
• Desvios-padrão. Variâncias, desvios-padrão e Covariâncias
• Determinação ajustado. Coeficiente de determinação ajustado
• Determinação ajustado. Coeficiente de determinação, determinação ajustado e correlação múltipla
• Determinação do plano (Equação) de Regressão Múltipla
• Determinação R2. Coeficiente de Determinação R2
• Determinação. Coeficiente de determinação
• Determinação. Coeficiente de determinação, determinação ajustado e correlação múltipla
• Determinismo. Fenômenos determinísticos e fenômenos estocásticos (aleatórios)
• Disposição dos dados em planilhas eletrônicas
• Distribuição Amostral da Média
• Distribuição amostral da média e da variância
• Distribuição Amostral da Variância
• Distribuição Binomial
• Distribuição Binomial. Dedução empírica da fórmula da Binomial
• Distribuição Binomial. Tabelas de probabilidades Binomiais e gráficos
• Distribuição de Bernoulli
• Distribuição de Fisher
• Distribuição de Poisson
• Distribuição de probabilidades contínuas gama
• Distribuição equiprovável
• Distribuição exponencial
• Distribuição normal
• Distribuição Qui-Quadrado
• Distribuição T-Student
• Distribuições contínuas
• Distribuições contínuas de probabilidade
• Distribuições discretas
• Dummy. Modelo com uma variável dependente e mais de uma variável independente (dummy)
• Dummy. Modelo com uma variável independente quantitativa e uma qualitativa dummy
• Dummy. Utilização de variáveis "dummy" para atributos com dois níveis
• Dummy. Variáveis dummy para múltiplas características
• Dummy. Variáveis qualitativas ("dummy")

E

• Econometria e dados econômicos
• Econometria e dados econômicos. Considerações finais
• Econometria. Modelo econômico e modelo econométrico
• Econometria. O que é econometria?
• Econometria. Terminologia utilizada em econometria
• Efeito causal. Regressão e a noção de efeito causal
• Elasticidade e coeficiente angular do Modelo Linear
• Elasticidade. Definindo o significado de elasticidade
• Elasticidade. Formas funcionais, inclinação e elasticidades
• Endogeneidade das variáveis
• Equacionando causas e efeitos dos fenômenos
• Erro e dos Resíduos de Regressão. Significado do termo
• Erro-padrão
• Erro. Distribuição de probabilidade do termo erro
• Erro. Modelo para a minimização do termo erro
• Estatística
• Estatística F
• Estatística. Revisão de conceitos estatísticos
• Estatísticas associadas aos métodos de regressão
• Estimação da variância do termo erro
• Estimadores de máxima verossimilhança
• Estocástico. Fenômenos determinísticos e fenômenos estocásticos (aleatórios)
• Estudo de caso da empresa Dizzy Ltda: otimização de um plano de propaganda
• Estudo de caso. Testando o modelo
• EViews. Mínimos quadrados e Máxima Verossimilhança com o EViews e Gretl
• Excel. Regressão múltipla com o Excel
• Exemplo de regressão a dois estágios (variável instrumental)
• Exemplo resolvido

F

• Fenômenos determinísticos e fenômenos estocásticos (aleatórios)
• Fenômenos. Equacionando causas e efeitos dos fenômenos
• Formas funcionais do modelo de regressão
• Formas funcionais do modelo de regressão. Introdução
• Formas funcionais, inclinação e elasticidades
• Formulação do método da máxima verossimilhança para duas variáveis
• Formulação matricial para modelos de K-Variáveis
• Função de probabilidades e função de probabilidade acumulada (repartição)
• Função Densidade de Probabilidade (FDP)
• Função gama
• Função gama. Cálculo
• Função gama. Distribuição de probabilidades contínuas gama

G

• Garch. Modelos Arch e Garch
• Gauss-Markov. Teorema de Gauss-Markov
• Gauss. Integração numérica da função gaussiana
• Gretl Utilização do Gretl
• GRETL - instruções da licença do GRETL, download e instalação
• Gretl. Dados de séries temporais no Gretl
• Gretl. Dados em Corte Transversal no Gretl
• Gretl. Mínimos quadrados e Máxima Verossimilhança com o EViews e Gretl
• Gretl. Modelo Linear com o Gretl
• Gretl. Regressão Log-Log utilizando o Gretl
• Gretl. Resolução com o Gretl
• Gretl. Resolução pelo Gretl

H

• Heterocedasticidade
• Heterocedasticidade. Gráfico dos resíduos
• Homocedasticidade

I

• Ilustrando as relações entre as variáveis
• Inclinação. Formas funcionais, inclinação e elasticidades
• Integração numérica da função gaussiana
• Integrando numericamente a função de Gauss
• Intercepto. Significado do Intercepto
• Interpretação dos resultados do modelo de regressão
• Intervalos de Confiança
• Introdução à regressão múltipla. Considerações finais

L

• Licença. GRETL - instruções da licença do GRETL, download e instalação
• Linear em Regressão. Significado do termo
• Linearidade das variáveis
• Linearidade dos parâmetros
• Log da verossimilhança

M

• Método da máxima verossimilhança
• Método das covariâncias
• Método dos Mínimos Quadrados Indiretos (MQI)
• Método dos mínimos quadrados. Dedução da fórmula do método dos mínimos quadrados
• Método dos trapézios
• Método matricial
• Método matricial. Resolução pelo método matricial
• Método tabular (somatórias)
• Métodos para o cálculo dos coeficientes de regressão
• Mínimos quadrados e Máxima Verossimilhança com o EViews e Gretl
• Modelo com uma variável dependente e uma variável independente (dummy)
• Modelo com uma variável independente quantitativa e uma qualitativa dummy
• Modelo de regressão com variáveis instrumentais
• Modelo de regressão com variáveis instrumentais. Introdução
• Modelo de regressão linear simples com duas variáveis
• Modelo de regressão linear. Pressupostos teóricos
• Modelo econômico e modelo econométrico
• Modelo keynesiano (macroeconômico) de determinação de renda
• Modelo linear
• Modelo Linear com o Gretl
• Modelo linear simples. Variações em torno do modelo linear simples
• Modelo Linear-Log
• Modelo Linear-Log. Estudo de Caso - PIB x Quantidade de Dinheiro em Circulação
• Modelo linear. Elasticidade e coeficiente angular do Modelo Linear
• Modelo linear. Estudo de Caso - Desemprego x Evasão Escolar
• Modelo Log Inverso
• Modelo Log Inverso. Quadro resumo da interpretação das formas funcionais
• Modelo log-linear ou exponencial
• Modelo log-linear ou exponencial. Estudo de caso. Crescimento do PIB
• Modelo Log-Log ou de elasticidade constante
• Modelo Log-Log. Estudo de Caso: o modelo Log-Log no caso Desemprego x Evasão Escolar
• Modelo Logit
• Modelo Logit. As Instruções via Menu do Programa Gretl
• Modelo Logit. Cálculo da Probabilidade Individual Estimada
• Modelo Logit. Coeficientes da Razão de Chances ou Odds Ratio
• Modelo Logit. Efeitos Marginais
• Modelo Logit. Interpretação da razão de chances
• Modelo Logit. Interpretação dos Coeficientes dos Efeitos Marginais
• Modelo Logit. O Resultado da Regressão
• Modelo Logit. Obtendo os Coeficientes das Razões de Chance (odds ratios) no Gretl
• Modelo Probit
• Modelo Probit. Chances de Sucesso
• Modelo Probit. Interpretação segundo Gujarati
• Modelo Probit. Logit é melhor que Probit ?
• Modelo Probit. O modelo Logit genérico e a comparação com o modelo Probit
• Modelo recíproco ou inverso
• Modelo recíproco ou inverso. Estudo de Caso: Curva de Phillips no Brasil (Jun1995 a Ago1996)
• Modelo Tobit
• Modelo Tobit. Resultado pelo Método Tobit delimitado inferiormente
• Modelo Tobit. Resultado pelo Método Tobit delimitado superiormente
• Modelo Tobit. Resultado pelo Método Tobit delimitado superiormente e inferiormente
• Modelo Tobit. Resultado pelo Método Tobit quando todas as informações estiverem presentes
• Modelo Tobit. Resultado por MPL utilizando o Método dos Mínimos Quadrados
• Modelos Arch e Garch
• Modelos Arch e Garch. ARCH - Heterocedasticidade Autoregressiva Condicional
• Modelos Arch e Garch. Estudo de caso: como decidir a manutenção de um ativo de risco
• Modelos Arch e Garch. Introdução
• Modelos Arch e Garch. Modelos Arch E Garch
• Modelos Arch e Garch. O Modelo GARCH de análise de volatilidade
• Modelos Arch e Garch. Projeção de valores com a ARIMA
• Modelos Arch e Garch. Tendência da série temporal
• Modelos Arch e Garch. Teste de Raiz Unitária
• Modelos Arch e Garch. Teste F
• Modelos Arch e Garch. Teste Qui-quadrado ?2
• Modelos Arch e Garch. Teste t
• Modelos Arch e Garch. Testes para o efeito ARCH
• Modelos autoregressivos
• Modelos de escolha com variável dependente categórica. A base de dados do estudo
• Modelos de escolha com variável dependente categórica. Exemplo de uma pesquisa em RH
• Modelos de escolha com variável dependente categórica. Introdução
• Modelos de escolha com variável dependente categórica. Limitações do modelo de probabilidade linear
• Modelos de escolha com variável dependente categórica. O modelo de probabilidade linear
• Modelos de escolha com variável dependente categórica: o modelo de probabilidade linear MPL, o LOGIT, o PROBIT e o TOBIT
• Modelos de K-Variáveis. Formulação matricial para modelos de K-Variáveis
• Modelos semilogarítmos
• Múltiplas características. Variáveis dummy para múltiplas características

O

• Objetivo do ajustamento
• Obtendo os coeficientes do modelo por Cramer e Sarrus
• Organização do banco de dados para formar o modelo
• Organização do banco de dados para formar o modelo. Equação Autoregressiva de Previsão de P-ésima Ordem
• Organização do banco de dados para formar o modelo. Formato Geral da Equação Autoregressiva de P-ésima Ordem
• Organização do banco de dados para formar o modelo. Modelo Autoregressivo de primeira ordem
• Organização do banco de dados para formar o modelo. Modelo Autoregressivo de Quarta Ordem
• Organização do banco de dados para formar o modelo. Modelo Autoregressivo de Segunda Ordem
• Organização do banco de dados para formar o modelo. Modelo Autoregressivo de Terceira Ordem
• Organização do banco de dados para formar o modelo. Modelos autoregressivos com o software Estatístico STATISTICA
• Organização do banco de dados para formar o modelo. Previsão com o modelo autoregressivo

P

• Parâmetro. Linearidade dos parâmetros
• Planilha eletrônica. Disposição dos dados em planilhas eletrônicas
• Poisson. Tabela de probabilidade de Poisson e gráficos
• "Pooled cross sectional data". Dados em corte transversais agrupados ("pooled cross sectional data")
• Pressupostos teóricos do modelo de regressão linear
• Principais distribuições teóricas de probabilidades
• Probabilidade. Distribuições contínuas de probabilidade
• Probabilidade. Principais distribuições teóricas de probabilidades
• Probabilidade. Principais distribuições teóricas. Considerações preliminares
• Probabilidade. Principais distribuições teóricas. Limite da frequência relativa
• Probabilidade. Principais distribuições teóricas. Probabilidade à priori
• Probabilidade. Principais distribuições teóricas. Probabilidade do sucesso
• Probabilidade. Principais distribuições teóricas. Propriedades de uma distribuição de probabilidades
• Problema da simultaneidade
• Processo Arima. Aplicação da ARIMA GDP (PIB) USA 1970-1 a 1991-IV
• Processo Arima. Confirmando a previsão com o Gretl
• Processo Arima. Correlograma para determinar p e q
• Processo Arima. Diagnóstico do modeLo Arima
• Processo Arima. Estimação do modelo Arima
• Processo Arima. Identificação da ARIMA
• Processo Arima. Introdução
• Processo Arima. O Processo Autoregressivo (AR)
• Processo Arima. O Processo Autoregressivo e de Média Móvel (ARMA)
• Processo Arima. O Processo de Média Móvel (MA)
• Processo Arima. O processo de média móvel autoregressivo integrado (ARIMA)
• Processo Arima. Previsão com o modelo Arima
• Processo Arima. Projeção com o modelo Arima
• Processo Arima. Projetando com os Coeficientes do Modelo da Série Diferenciada
• Processo Arima. Projetando com os Coeficientes do Modelo da Série Original GDP
• Processo Arima. Significado dos Modelos AR, MA e ARIMA
• Processo Arima. Teste ADF da Raiz Unitária de Dickey e Fuller
• Processo Arima. Teste de Raiz Unitária para determinar d

R

• Referências
• Regressão a dois estágios com o GRETL
• Regressão a dois estágios com o Gretl. Interpretação
• Regressão a dois estágios com o Gretl. Testes associados ao modelo de variáveis instrumentais
• Regressão a dois estágios com o Gretl. Teste de Hausman
• Regressão a dois estágios com o Gretl. Teste de Instrumento fraco
• Regressão a dois estágios. Significado técnico da regressão a dois estágios
• Regressão com mais de um regressor endógeno
• Regressão e a noção de efeito causal
• Regressão e correlação
• Regressão linear múltipla. Teste de hipótese para e existência de regressão linear múltipla
• Regressão linear simples
• Regressão linear simples. Introdução
• Regressão linear simples. Modelo de regressão linear simples com duas variáveis
• Regressão linear simples. Modelo de regressão linear simples com duas variáveis. ANOVA - Análise da Variância, avaliando a aderência do modelo de regressão
• Regressão linear simples. Modelo de regressão linear simples com duas variáveis. Cálculo dos coeficientes do modelo
• Regressão linear simples. Modelo de regressão linear simples com duas variáveis. Coeficiente de Correlação, Determinação R2 e R2 ajustado
• Regressão linear simples. Modelo de regressão linear simples com duas variáveis. Estatística p (p-valor) ou F de significância do modelo de regressão
• Regressão linear simples. Modelo de regressão linear simples com duas variáveis. Estudo da tendência dos Resíduos padronizados
• Regressão linear simples. Modelo de regressão linear simples com duas variáveis. Intervalo de confiança para o coeficiente angular ?1 (a partir de b1)
• Regressão linear simples. Modelo de regressão linear simples com duas variáveis. Resolução matricial
• Regressão linear simples. Modelo de regressão linear simples com duas variáveis. Resolução tabular do problema do Banco Central
• Regressão linear simples. Modelo de regressão linear simples com duas variáveis. Teste de significância para o coeficiente angular ?1 (a partir de b1)
• Regressão linear simples. Modelo de regressão linear simples com duas variáveis. Teste de significância para o Coeficiente de Correlação
• Regressão linear simples. Modelo de regressão linear simples com duas variáveis. Testes de significância associados ao modelo de regressão linear
• Regressão linear simples. Modelo de regressão linear simples com duas variáveis. Utilização do Excel
• Regressão linear: esperança matemática da variável dependente
• Regressão Log-Log utilizando o Gretl
• Regressão múltipla com o Excel
• Regressão múltipla. Anova da regressão múltipla
• Regressão múltipla. Determinação do plano (Equação) de Regressão Múltipla
• Regressão múltipla. Equação de regressão múltipla
• Regressão múltipla. Introdução à regressão múltipla
• Regressão. Considerações gerais do modelo de regressão
• Regressão. Formas funcionais do modelo de regressão
• Regressão. Interpretação dos resultados do modelo de regressão
• Regressão. Métodos para o cálculo dos coeficientes de regressão
• Regressor endógeno. Regressão com mais de um regressor endógeno
• Relação de casualidade e a noção do "ceteris paribus" em análise econométrica
• Representação gráfica da correlação
• Resolução com o Excel
• Resolução com o Gretl
• Resolução com software Estatístico STATISTICA
• Resolução pelo Gretl
• Resolução pelo método matricial
• Resolvendo pelo Método de Regressão a dois estágios 2SLS (MQO2E)
• Revisão de conceitos estatísticos
• Revisão de conceitos estatísticos. Introdução

S

• Sarrus. Obtendo os coeficientes do modelo por Cramer e Sarrus
• Séries temporais
• Séries temporais. Características e comportamento
• Séries temporais. Características e comportamento. Tendência
• Séries temporais. Características e comportamento. Variações Aleatórias ou Irregulares
• Séries temporais. Características e comportamento. Variações Cíclicas
• Séries temporais. Características e comportamento. Variações Sazonais
• Séries temporais. Dados para as séries temporais
• Séries temporais. Introdução
• Séries temporais. Métodos de alisamento das séries temporais
• Séries temporais. Métodos de alisamento das séries temporais. Alisamento Exponencial Simples
• Séries temporais. Métodos de alisamento das séries temporais. Alisamento utilizando Médias móveis
• Séries temporais. Métodos de alisamento das séries temporais. Análise de tendência através de médias parciais
• Séries temporais. Métodos de alisamento das séries temporais. Exemplo resolvido
• Séries temporais. Métodos de alisamento das séries temporais. Exemplo resolvido
• Séries temporais. Métodos de alisamento das séries temporais. Média móvel com o Excel
• Séries temporais. Métodos de alisamento das séries temporais. Média móvel ponderada centrada de ordem (2m+1)
• Séries temporais. Métodos de alisamento das séries temporais. Média móvel simples centrada de ordem (2m+1)
• Séries temporais. Métodos de alisamento das séries temporais. O modelo de alisamento Exponencial
• Séries temporais. Métodos de alisamento das séries temporais. O modelo de alisamento Exponencial. Exemplo resolvido
• Séries temporais. Testes de aleatoriedade
• Séries temporais. Testes de aleatoriedade. Exemplo resolvido para grandes amostras
• Séries temporais. Testes de aleatoriedade. Exemplo resolvido para pequenas amostras
• Séries temporais. Testes de aleatoriedade. O que é aleatoriedade?
• Séries temporais. Testes de aleatoriedade. População e Amostragem
• Séries temporais. Testes de aleatoriedade. Testando a aleatoriedade através da mediana
• Séries temporais. Testes de aleatoriedade. Testando a sequência das repetições
• Séries temporais. Testes de aleatoriedade. Teste das sequências para grandes amostras
• Séries temporais. Testes de aleatoriedade. Teste das sequências para grandes amostras. Exemplo resolvido
• Séries temporais. Testes de aleatoriedade. Teste das sequências para pequenas amostras
• Séries temporais. Testes de aleatoriedade. Teste das sequências para pequenas amostras. Exemplo resolvido
• Séries temporais: considerações econométricas
• Séries temporais: considerações econométricas. Análise gráfica preliminar de uma série temporal
• Séries temporais: considerações econométricas. O Correlograma e a Função de Autocorrelação
• Séries temporais: considerações econométricas. Séries estacionárias e significado de Raiz Unitária
• Séries temporais: considerações econométricas. Teste de Dickey-Fuller no Gretl
• Séries temporais: considerações econométricas. Teste de Raiz Unitária
• Séries temporais: considerações econométricas. Teste KPSS de Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin no Gretl
• Significado do Intercepto
• Significado do termo Erro e dos Resíduos de Regressão
• Significado do termo Linear em Regressão
• Significado técnico da regressão a dois estágios
• Sistema de ajuste através de matrizes. Dedução literal
• Sistema de ajuste linear simples com regressor temporal tipo I
• Sistema de ajuste linear simples com regressor temporal tipo II
• Sistema de ajuste linear simples com regressor temporal tipo III
• Somatória. Método tabular (somatórias)

T

• Tabela de probabilidade de Poisson e gráficos
• Teorema de Gauss-Markov
• Teorema do limite central
• Terminologia utilizada em econometria
• Termo erro. Estimação da variância do termo erro
• Teste de hipótese para e existência de regressão linear múltipla
• Testes de aleatoriedade das séries temporais
• Testes de hipóteses dos coeficientes do modelo
• Testes de hipóteses dos coeficientes do modelo. Modelo de primeira ordem com o Gretl
• Testes de hipóteses dos coeficientes do modelo. Modelo de quarta ordem com o Gretl
• Testes de hipóteses dos coeficientes do modelo. Modelo de segunda ordem com o Gretl
• Testes de hipóteses dos coeficientes do modelo. Modelo de Terceira ordem com o Gretl
• Testes de hipóteses dos coeficientes do modelo. Modelos autoregressivos no Gretl
• Testes de hipóteses dos coeficientes do modelo. Projeção com o modelo autoregressivo escolhido
• Testes de significância

U

• Utilização de variáveis "dummy" para atributos com dois níveis

V

• Valor esperado ou esperança matemática
• Variação explicada (regressão)
• Variação total
• Variações do modelo. Cálculo das variações do modelo
• Variações em torno do modelo linear simples
• Variações: não-explicada (resíduos)
• Variância. Distribuição amostral da média e da variância
• Variâncias, desvios-padrão e Covariâncias
• Variáveis aleatórias
• Variáveis dummy para múltiplas características
• Variáveis qualitativas ("dummy")
• Variável aleatória contínua
• Variável aleatória discreta
• Variável econômica. Dados e variáveis econômicas
• Variável instrumental. Modelo de regressão com variáveis instrumentais
• Variável temporal utilizada como regressor (independente)
• Variável. Linearidade das variáveis
• Verossimilhança. Estimadores de máxima verossimilhança
• Verossimilhança. Formulação do método da máxima verossimilhança para duas variáveis
• Verossimilhança. Método da máxima verossimilhança