Universidade de Brasília Departamento de Economia ......
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- 1 - Universidade de Brasília Departamento de Economia Introdução à Econometria - ECO 132497, Turma A Prof. Moisés A. Resende Filho 1º semestre de 2014 Pré-Requisitos: Economia Estatística (ECO 132918) ou Probabilidade e Estatística (EST 115045) Horário/local: segundas (10:00 às 11:50 horas - PJC BT 148) e sextas (8:00 às 09:50 horas - ICC ANF. 11) Objetivos Desenvolver o instrumental padrão de especificação, estimação, inferência e análise de modelos de regressão linear múltipla; Propiciar que os estudantes, ao final do curso, sejam capazes de especificar, estimar, avaliar criticamente e interpretar modelos de regressão linear múltipla e empregar procedimentos básicos do programa econométrico Stata. Ementa O modelo clássico de regressão linear. Inferência no modelo de regressão linear múltipla. Propriedades assintóticas dos estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). Uso de variáveis binárias. Violação de pressupostos do modelo clássico de regressão linear: consequências, detecção e correção. Comunicação Se dará fundamentalmente por e-mail, meu e-mail é [email protected] , e página web do curso, http://sites.google.com/site/rese0013/econometria onde serão disponibilizados provas, listas de exercícios, resoluções e notas de aula. Portanto, é responsabilidade do estudante periodicamente acessá-los. Avaliações e Menções A avaliação consistirá da média de três provas aplicadas em sala de aula, sem consulta e com iguais pesos. A atribuição de menção segue a escala habitual baseada na média das três provas, tal que: 0 (=SR), 1 a 29 (= II), 30 a 49 (= MI), 50 a 69 (= MM), 70 a 89 (= MS), 90 a 100 (= SS), com tolerância de 25% de faltas para a atribuição de menção SR. Será aplica uma prova de reposição de conteúdo cumulativo, ao final do semestre, para os alunos que não compareceram a uma das provas. Referência Principal WOOLDRIDGE, J. M.. Introdução à Econometria: uma Abordagem Moderna. São Paulo: Cengage Learning, 2011. Referências Complementares ASTERIOUS, D.; HALL, S.G. Applied econometrics, 3 a Edição. Palgrave Macmillan, 2011. BALTAGI, B.H. Econometrics, 3 a Edição. Springer-Verlag, 2002. BAUM. C.F. An introduction to modern econometrics using Stata. Stata Press, 2006. DOUGHERTY, D. Introduction to Econometrics, 3 a Edição. Oxford University Press, 2007. GUJARATI, D. Econometria Básica, tradução da 4 a Edição americana. Campus/Elsevier, 2006.
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Universidade de Brasília
Departamento de Economia
Introdução à Econometria - ECO 132497, Turma A
Prof. Moisés A. Resende Filho
1º semestre de 2014
Pré-Requisitos: Economia Estatística (ECO 132918) ou Probabilidade e Estatística
(EST 115045)
Horário/local: segundas (10:00 às 11:50 horas - PJC BT 148) e sextas (8:00 às 09:50
horas - ICC ANF. 11)
Objetivos
Desenvolver o instrumental padrão de especificação, estimação, inferência e análise de
modelos de regressão linear múltipla; Propiciar que os estudantes, ao final do curso,
sejam capazes de especificar, estimar, avaliar criticamente e interpretar modelos de
regressão linear múltipla e empregar procedimentos básicos do programa econométrico
Stata.
Ementa
O modelo clássico de regressão linear. Inferência no modelo de regressão linear
múltipla. Propriedades assintóticas dos estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários
(MQO). Uso de variáveis binárias. Violação de pressupostos do modelo clássico de
regressão linear: consequências, detecção e correção.
Comunicação
Se dará fundamentalmente por e-mail, meu e-mail é [email protected], e página
web do curso, http://sites.google.com/site/rese0013/econometria onde serão
disponibilizados provas, listas de exercícios, resoluções e notas de aula. Portanto, é
responsabilidade do estudante periodicamente acessá-los.
Avaliações e Menções
A avaliação consistirá da média de três provas aplicadas em sala de aula, sem consulta
e com iguais pesos. A atribuição de menção segue a escala habitual baseada na média
das três provas, tal que: 0 (=SR), 1 a 29 (= II), 30 a 49 (= MI), 50 a 69 (= MM), 70 a 89
(= MS), 90 a 100 (= SS), com tolerância de 25% de faltas para a atribuição de menção
SR. Será aplica uma prova de reposição de conteúdo cumulativo, ao final do semestre,
para os alunos que não compareceram a uma das provas.
Referência Principal
WOOLDRIDGE, J. M.. Introdução à Econometria: uma Abordagem Moderna. São
Paulo: Cengage Learning, 2011.
Referências Complementares
ASTERIOUS, D.; HALL, S.G. Applied econometrics, 3a Edição. Palgrave Macmillan,
2011.
BALTAGI, B.H. Econometrics, 3a Edição. Springer-Verlag, 2002.
BAUM. C.F. An introduction to modern econometrics using Stata. Stata Press,
2006.
DOUGHERTY, D. Introduction to Econometrics, 3a Edição. Oxford University Press,
2007.
GUJARATI, D. Econometria Básica, tradução da 4a Edição americana.
Campus/Elsevier, 2006.
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GUJARATI, D. Econometrics by example. Palgrave MacMillan, 2012.
HOFFMANN, R. Análise de regressão: uma introdução à econometria, 4a Edição. São
Paulo: Editora Hucitec, 2006.
PINDYCK, R. S.; RUBINFELD, D. L.. Econometric models and economic forecasts,
3rd
edition. McGraw–Hill, 1991.
STOCK, J.H.; WATSON, M.. Econometria. Addison-Wesley, 2004.
Obs.: O professor se reserva o direito de alterar a lista bibliográfica sempre que julgar
necessário.
Programa da Disciplina
1. A natureza da econometria e dos dados Econométricos (Wooldridge, cap. 1)
2. O modelo de regressão linear simples (Wooldridge, cap. 2)
3. O modelo de regressão linear múltipla (Wooldridge, cap. 3)
3.1. Estimação por mínimos quadrados ordinários (MQO), interpretação e grau de
ajuste (Wooldridge, cap. 3: p. 64 a 79)
3.2. Pressupostos do modelo clássico de regressão, valor esperado dos estimadores
de MQO e o teorema de Gauss-Makov (Wooldridge, cap. 3: p. 80 a 109)
4. Inferência na regressão linear múltipla: distribuições amostrais dos estimadores de
MQO, testes de hipóteses e intervalos de confiança (Wooldridge, cap. 4)
5. Propriedades assintóticas dos estimadores de MQO: consistência, normalidade e
eficiência assintótica (Wooldridge, cap. 5)
6. Análise de regressão múltipla: efeitos da dimensão dos dados, formas funcionais, R-
quadrado, R-quadrado ajustado e previsão e análise dos resíduos (Wooldridge, cap. 6)
7. Uso de variáveis binárias no modelo de regressão linear múltipla (Wooldridge, Cap.
7: p. 207 a 227)
8. Violação de pressupostos do modelo clássico de regressão linear
8.1. Heterocedasticidade (Wooldridge, cap. 8)
8.2. Problemas adicionais de dados e especificação (Wooldridge, cap. 9)
