iv) Processos Estocásticos: definição, exemplos, processos estacionários. vi) Modelos Threshold Autorregressive e Smooth Transition Autorregressive.
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- Isadora Paixão Carvalho
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1 UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA ECOP 63 ECONOMETRIA III PROF.: MARCELO S. PORTUGAL E FLÁVIO A. ZIEGELMANN PROGRAMA (2017.1) 1. Objetivos O curso de Econometria III é centrado, basicamente, em modelos de séries de tempo. Será dado destaque a estimação de modelos de decomposição de séries de tempo em componentes não observados e a modelos de mudança de regime. São apresentados e discutidos modelos econométricos de tradição clássica e bayesiana, com ênfase na abordagem clássica. Analisaremos também aplicações de modelos de Redes Neurais Artificiais em previsão de séries de tempo e na estimação de modelos não-lineares. Processos Estocásticos serão estudados, com ênfase em Cadeias de Markov. Espera-se que os alunos desenvolvam trabalhos empíricos aplicando uma das seguintes metodologias: modelos de decomposição de séries de tempo, modelos de redes neurais artificiais, modelos de mudança markoviana ou modelos threshold. Assim será possível conjugar o aprendizado da teoria (nas aulas) com a experiência prática na geração de trabalhos empíricos (nos trabalhos) 2. Conteúdo Programático i) Modelos Simples de Previsão: a era pré Box e Jenkins. ii) Os Modelos Estrutural (clássico) e Linear Dinâmico (bayesiano): decomposição em componentes não observados; filtro de Kalman; estimação dos hyperparâmetros; fatores de desconto e variance learning; principais modelos; testes e previsão. iii) Redes Neurais Artificiais: fundamentos sobre neurônios e redes neurais biológicas; breve histórico sobre inteligência artificial; neurônio artificial; principais algoritmos; arquitetura de redes neurais; adaptação de redes neurais artificiais ao problema de previsão econômico; métodos estatísticos e redes neurais. iv) Processos Estocásticos: definição, exemplos, processos estacionários. v) Cadeias de Markov a Parâmetro (Tempo) Discreto: probabilidades de transição, classificação dos estados, distribuições estacionárias, distribuições limite, tempos de retorno. vi) Modelos Threshold Autorregressive e Smooth Transition Autorregressive. vii) Modelos com Mudança de Regime Markoviana: especificação, estimação e aplicações. 3. Forma de Avaliação A avaliação será feita por meio de dois trabalhos empíricos. A nota final será obtida pela média aritmética das notas em cada trabalho. Os trabalhos empíricos devem apresentar uma aplicação da metodologia apresentada no curso. O primeiro trabalho deve utilizar as técnicas apresentadas nos itens (ii) ou (iii) do programa, enquanto que o segundo trabalho deverá conter
2 uma aplicação do material explorado nos itens (iv) a (vii). É aconselhável que os temas específicos de cada trabalho sejam discutidos com os professores antecipadamente. 4. Bibliografia Básica COMMANDEUR, J.J.F. and KOOPMAN, S.J. (2007), An Introduction to State Space Time Series, Oxford University Press, Oxford. DURBIN, J. e KOOPMAN,S.J. (2001), Time Series Analysis by State Space Methods, Oxford University Press, Oxford. FRANSES, P.H. e VAN DIJK, D. (2000), Non-Linear Time Series Models in Empirical Finance, Cambridge University Press, Cambridge. HARVEY, A. C. (1989), Forecasting Structural Time Series Models and the Kalman Filter, Cambridge University Press, Cambridge. HAYKIN, S. (2001), Kalman Filtering and Neural Networks, John Wiley & Sons, New York. KIM, C-J e NELSON. C. R. (1999), State-Space Models with Regime Switching, MIT Press, Cambridge. POLE, A., WEST, M. e HARRISON, J. (1994), Applied Bayesian Forecasting and Time Series, Chapman & Hall, Nova York. ROSS, S. M. (1995), Introduction to Probability Models, Academic Press, San Diego. WEST, M. e HARRISON, J. (1989), Bayesian Forecasting and Dynamic Models, Springer- Verlag, Londres. WHITE, H. (1992), Artifitial Neural Networks: Approximation and Learning Theory, Blackwell, Oxford. 5. Bibliografia Complementar ALBUQUERQUE, C. R. e PORTUGAL, M. S. (2005), Pass-through from Exchange Rate to Prices in Brazil: Analysis using time-varying parameters for the period, Revista de Economía, vol. 12, n. 1, p , mayo, Banco Central Del Uruguay. ALEXANDER, I. and MORTON, H. (1990), An Introduction to Neural Computing, Chapman and Hall, London. ANDERSON, B. D. O. e MOORE, J. B. (1979), Optimal Filtering, Prentice-Hall, Englewood Cliffs. ANDERSON, T. W. (1971), The Statistical Analysis of Time Series, Wiley, Nova York. BARCELLOS, P. C. e PORTUGAL, M. S. (2009) The Natural Rate of Interest in Brazil Between 1999 and 2005, Revista Brasileira de Economia, v. 63, p
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