FICHA DE COMPONENTE CURRICULAR

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1 UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO FICHA DE COMPONENTE CURRICULAR CÓDIGO: FAGEN41037 COMPONENTE CURRICULAR: Tópicos Especiais IV em Gestão Organizacional e Regionalidade UNIDADE ACADÊMICA OFERTANTE: FACULDADE DE GESTÃO E NEGÓCIOS ÁREA DE CONCENTRAÇÃO: Regionalidade NÍVEL: Mestrado TIPO: Eletiva LINHA DE PESQUISA: Gestão Organizacional e Regionalidade CH TOTAL TEÓRICA: CH TOTAL PRÁTICA: CH TOTAL: CRÉDITOS: OBJETIVOS Discutir com os alunos um conjunto de instrumentos estatísticos de pesquisa, necessários para elaboração de estudos empíricos em economia regional. Especificamente, o objetivo será a aplicação do Modelo Normal de Regressão Linear Clássico (MNRLC) aos dados de economia regional para dar apoio empírico à medição microeconômica. Para isso, discutiremos as hipóteses do MNRLC e os problemas econométricos advindos da estimação dos parâmetros, inferência e violação das hipóteses. Os conceitos serão concatenados com aplicações práticas na área de economia regional, inclusive com utilização de softwares como o Stata v.14 e SPSS v.23. EMENTA 1. Introdução à econometria: a natureza da análise de regressão 2. Modelo de regressão simples: introdução 3. Revisão Estatística 1 de 5

2 4. Abordagem Matemática dos Mínimos Quadrados (MQ) 5. Abordagem Estatística dos Mínimos Quadrados (MQ) 6. Teste de Hipóteses: modelo de regressão simples 7. Tópicos sobre o modelo de regressão simples 8. Regressão múltipla: estimação 9. Regressão múltipla: inferência 10. Tópicos sobre o modelo de regressão múltipla 11. Modelos de regressão com variáveis binárias 12. Violações das Hipóteses do MNRLC: Multicolinearidade 13. Violações das Hipóteses do MNRLC: Heterocedasticidade 14. Violações das Hipóteses do MNRLC: Autocorrelação 15. Violações das Hipóteses do MNRLC: Especificação 16. Dados em painel 17. Tratamento da endogeneidade 18. A medição em economia regional PROGRAMA 1. Introdução à econometria: a natureza da análise de regressão 1.1. Modelos econométricos: relação estatística vs determinística 1.2. Causalidade, regressão e correlação 1.3. Tipos de dados 2. Modelo de regressão simples: introdução 2.1. Exemplos 2.2. Interpretações e predições 2.3. Função de regressão populacional e amostral 2.4. Linearidade 2.5. O erro aleatório 3. Abordagem Matemática dos Mínimos Quadrados (MQ) 3.1. Equação da reta: o caso de dois pontos 2 de 5

3 3.2. Múltiplos pontos: estimação da reta por MQ 3.3. Regressão simples: cálculo por somatórios 3.4. Qualidade do ajustamento: o coeficiente de determinação 4. Abordagem Estatística dos Mínimos Quadrados (MQ) 4.1. Modelo matemático (econômico) versus modelo estatístico (econométrico) 4.2. O método econométrico 4.3. Modelo Normal de Regressão Linear Clássico (MNRLC): Hipóteses 4.4. Propriedades estatísticas dos estimadores de MQ: tendenciosidade, eficiência e consistência 5. Teste de Hipóteses: modelo de regressão simples 5.1. Variância dos estimadores 5.2. Teste de significância 5.3. Teste da significância geral da regressão: ANOVA 5.4. Teste de igualdade de dois coeficientes 5.5. Teste das restrições de igualdade linear 6. Tópicos sobre o modelo de regressão simples 6.1. Regressão pela origem 6.2. Variáveis padronizadas 6.3. Forma funcional 7. Regressão múltipla: estimação 7.1. Interpretação e significado dos coeficientes 7.2. Estimação por MQO 7.3. Coeficiente de determinação e correlações parciais 8. Regressão múltipla: inferência 8.1. Normalidade 8.2. Teste dos coeficientes individuais 8.3. Teste de significância da equação 8.4. Teste de restrições e igualdade dos coeficientes 8.5. Mais sobre formas funcionais 9. Tópicos sobre o modelo de regressão múltipla 9.1. Coeficientes beta 9.2. Modelos não-aninhados 3 de 5

4 9.3. Formas funcionais 9.4. Seleção de regressores 9.5. Teste LR 10. Modelos de regressão com variáveis binárias Natureza das variáveis dummies Modelos ANCOVA Efeitos de interação 11. Violações das Hipóteses do MNRLC Multicolinearidade Heterocedasticidade Autocorrelação Especificação Endogeneidade 12. A medição em economia regional Aplicações práticas com dados econométricos BIBLIOGRAFIA Básica: BELL, A.; JONES, K. Explaining Fixed Effects: Random Effects Modeling of Time-Series Cross- Sectional and Panel Data, Political Science Research and Methods, v.3 n.1, pp , BONTEMPS, C.; TAMER, E. Identification in Econometrics, Theory and Applications. The Econometrics Journal, v. 16, FAVERO, L. P. L. Dados em painel em contabilidade e finanças: teoria e prática. Brazilian Business Review, v. 10, n. 1, jan-mar GIPPEL, J.; SMITH, T.; ZHU, Y. Endogeneity in Accounting and Finance Research: Natural Experiments as a State-of-the-Art Solution. Abacus, 51: p , GUJARATI, D; PORTER, D. C. Econometria básica. 5º Ed. Porto Alegre: McGraw Hill, HILL, R. C.; GRIFFITHS, W. E.; JUDGE, G. G. Econometria. 3º Ed. São Paulo: Saraiva, WOOLDRIDGE, J. M. Introdução à econometria: uma abordagem moderna. 4º Ed. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, WULFF, J. N. Interpreting results from the multinomial logit model: demostrated by foreign market 4 de 5

5 entry. Organizational Research Methods, v. 18 n. 2, p , Complementar: AKAIKE, H. A new look at statistical model identification. IEEEE Transactions on Automatic Control, v. 9, p , BAUM, C. An introduction to modern econometrics using Stata. Texas: Stata Press, CAMERON, A. C.; TRIVEDI, P. K. Microeconometrics using Stata. Texas: Stata Press, 2009.LONG, J. S; FREESE, J. Regression models for categorical dependent variables using stata. Texas: Stata Press, DURBIN, J. Testing for serial correlation in least squares regression when some of the regressors are lagged dependent variables. Econometrica v.38, p , FAVERO, L. P. L. Dados em painel em contabilidade e finanças: teoria e prática. Brazilian Business Review, v. 10, n. 1, jan-mar HAUSMAN, J. Specification test in econometrics. Econometrica v. 46, p , LONG, J. S; FREESE, J. Regression models for categorical dependent variables using stata. Texas: Stata Press, SARGAN, J. The estimation of economic relationships using instrumental variables. Econometrica v. 26, p , STOCK, J. H.; WATSON, M. W. Econometria. São Paulo: Addison Wesley, WHITE, H. A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica, v. 48, p , WOOLDRIDGE, J. M. Econometric analysis of cross section and panel data. Cambridge: MIT Press, APROVAÇÃO / / Carimbo e assinatura do(a) Coordenador(a) do Curso 5 de 5