Introdução à Econometria

Documentos relacionados
AULA 01 Principais Conceitos em Econometria

AULA 1 - Modelos determinísticos vs Probabiĺısticos

AULAS 14 E 15 Modelo de regressão simples

Aula 2 Tópicos em Econometria I. Porque estudar econometria? Causalidade! Modelo de RLM Hipóteses

RESUMO DO CAPÍTULO 3 DO LIVRO DE WOOLDRIDGE ANÁLISE DE REGRESSÃO MÚLTIPLA: ESTIMAÇÃO

AULAS 14 E 15 Modelo de regressão simples

AULA 30 16/06/2009 Econometria. Bibliografia:Introdução do livro: GUJARATI, D. Econometria Básica. São Paulo: Makron Books, 2000.

AULAS 21 E 22 Análise de Regressão Múltipla: Estimação

Paulo Jorge Silveira Ferreira. Princípios de Econometria

Sumário Capítulo 1 A Natureza da Econometria e dos Dados Econômicos PARTE 1 ANálISE DE REGRESSãO COM DADOS DE CORTE TRANSVERSAl

Econometria Lista 1 Regressão Linear Simples

Análise de Regressão Múltipla: Mínimos Quadrados Ordinários

AULA 06 Modelos para a avaliação de impactos

Econometria - Lista 6

AULA 8 - MQO em regressão múltipla:

AULAS 17 E 18 Análise de regressão múltipla: estimação

PARTE 1 ANÁLISE DE REGRESSÃO COM DADOS DE CORTE TRANSVERSAL CAPÍTULO 2 O MODELO DE REGRESSÃO SIMPLES

AULAS 01, 02 E 03 CAUSALIDADE

CONCEITOS FUNDAMENTAIS

AULAS 20 E 21 Modelo de regressão simples

AULA 9 - MQO em regressão múltipla: Propriedades Estatísticas (Valor Esperado)


Gabarito Trabalho 1. onde 1 refere-se ao salário quando a variável branco = 1. Teremos, então:

ESTUDOS CORRELACIONAIS E ESTUDOS CAUSAL-COMPARATIVOS. Ana Henriques Carla Neves Idália Pesquita Mestrado em Educação Didáctica da Matemática

REGRAS ELEITORAIS, COMPETIÇÃO POLÍTICA E POLÍTICA FISCAL: EVIDÊNCIA DOS MUNICÍPIOS BRASILEIROS

Modelos de Regressão Linear Simples parte I

1 a Lista de Exercícios Teóricos Econometria II

AULA 2 - Regressão: Fundamentos Conceituais

Quiz Econometria I versão 1

ECONOMETRIA. Prof. Danilo Monte-Mor

REGRAS ELEITORAIS, COMPETIÇÃO POLÍTICA E POLÍTICA FISCAL: EVIDÊNCIA DOS MUNICÍPIOS BRASILEIROS

AULAS 01 E 02 Slides extras

5 Metodologia e Resultados 5.1. Metodologia

Econometria I Lista 4: Inferência

Modelos de Regressão Linear Simples - parte I

ECONOMETRIA. Prof. Patricia Maria Bortolon, D. Sc.

AULAS 28 E 29 Análise de Regressão Múltipla com Informações Qualitativas

Econometria. Professores: Hedibert Freitas Lopes (4ECO) Priscila Fernandes Ribeiro (4ADM-A) Sérgio Ricardo Martins (4ADM-B) 1º semestre de 2016

Análise de Regressão

CURSO AVANÇADO EM AVALIAÇÃO QUANTITATIVA [112 horas]

AULA 19 E 20 Análise de Regressão Múltipla: Problemas Adicionais

Econometria. Econometria ( ) O modelo de regressão linear múltipla. O modelo de regressão linear múltipla. Aula 2-26/8/2010

Regressão Linear Simples

Estudos Correlacionais e Estudos Causal Comparativos. Trabalho Elaborado por: Ana Henriques Carla Neves Idália Pesquita

REGRESSÃO LINEAR Parte I. Flávia F. Feitosa

Prof. Ms. Rodrigo Bozza

PESQUISA CAUSAL: Experimentação

AULA 17 MÉTODO DE DIFERENÇA EM DIFERENÇAS

Métodos Estatísticos Básicos

AULA 07 Regressão. Ernesto F. L. Amaral. 05 de outubro de 2013

MÉTODOS QUANTITATIVOS APLICADOS À AVALIAÇÃO DE POLÍTICAS PÚBLICAS USANDO STATA. Prof. Leonardo Sangali Barone

Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz Universidade de São Paulo

Análise de Regressão Linear Simples e

Thiago Marzagão 1 REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA. 1 Thiago Marzagão (Universidade de Brasília) MINERAÇÃO DE DADOS 1 / 15

Análise de Causalidade e o Problema da Avaliação de Impacto

AULA 03 Análise de regressão múltipla: estimação

XI Encontro de Iniciação à Docência

Algoritmos Numéricos 2 a edição

REGRESSÃO E CORRELAÇÃO

Econometria na prática. Organizadoras Cláudia Malbouisson Gisele F. Tiryaki

ANDRESSA BUSS ROCHA Pesquisadora FUCAPE / Subsecretária de Planejamento e Avaliação da SEDU/ ES

EVOLUÇÃO DA DÍVIDA PÚBLICA MOBILIÁRIA FEDERAL INTERNA NO BRASIL DE 1995 A 2002

Modelo de Regressão Múltipla

Econometria. Professores: Hedibert Freitas Lopes (4ECO) - Priscila Fernandes Ribeiro (4ADM-A) Sérgio Ricardo Martins (4ADM-B)

Aula 2 Regressão e Correlação Linear

I CONSIDERAÇÕES SOBRE CIÊNCIA E PESQUISA CIENTÍFICA,

AULA 29 Aplicação do método de diferença em diferenças

AULA 11 Heteroscedasticidade

Estatística e Matemática Aplicadas a Data Science. Diógenes Justo BM&FBOVESPA & Professor FIAP

Monitoria Econometria II REC o Semestre 2015 Monitor(a):Victória Mazás Martinez 3 a Lista de exercícios - Dados em painel

Econometria VIOLAÇÃO DE HIPOTESES & EXTENSÕES DO MODELO DE REGRESSÃO ECONOMETRIA -MESTRADO 1

ECONOMETRIA. Prof. Patricia Maria Bortolon, D. Sc.

Principais Conceitos em Estatística

Correlação e Regressão

MESTRADO PROFISSIONAL EM ECONOMIA. Área Econometria MESTRADO PROFISSIONAL EM FINANÇAS OU ECONOMIA 1. vire aqui

Estatística Aplicada II. } Regressão Linear

INTRODUÇÃO A ECONOMETRIA

Econometria para Avaliação de Políticas Públicas

ECONOMETRIA. Prof. Patricia Maria Bortolon, D. Sc.

2 Estimação de uma Curva de Demanda Agregada para o Brasil

Transcrição:

Universidade Federal da Bahia Faculdade de Ciências Econômicas Departamento de Economia ECO 166 Introdução à Econometria Introdução à Econometria Professor: Gervásio F. Santos

O que é econometria? Frish (1936): é a unificação da teoria econômica, estatística e matemática. Samuelson (1954): a econometria pode ser definida como a análise quantitativa de fenômenos econômicos concretos, baseada no desenvolvimento simultâneo de teoria e observação, relacionadas por métodos de inferências adequados. Theil (1971): A econometria se ocupa da determinação empírica das leis econômicas. Spanos (1999): A econometria é o estudo sistemático dos fenômenos (econômicos) utilizando dados observados.

Problemas econômicos Impacto de um programa de treinamento sobre salário/hora dos trabalhadores de uma determinada empresa Impactos dos gastos com campanha sobre os resultados eleitoriais Impacto de diferentes estratégias de investimento sobre os retornos de títulos do Tesouro Americano Impacto dos gastos públicos com educação sobre o desempenho dos estudantes no município de Brumado Impacto da escolaridade dos pais sobre o nível salarial dos filhos

Ciências Sociais x Ciências Naturais Ciências Sociais Ciências Naturais Impossibilidade ou dificuldade de realizar experimentos controlados Possibilidade ou facilidade de realizar experimentos controlados Dados não-experimentais (observacionais) Dados experimentais Os economistas (ou econometristas) sempre recorrem aos estatísticos matemáticos para desenvolverem modelos que possibilitem utilizar as imformações disponíveis para simular os resultados de um experimento, subjacente a uma teoria econômica.

Método econométrico Objetivo: testar uma teoria ou uma relação subjacente a um problema econômico Análise empírica: utilizar uma amostra de dados (representativa) para testar a teoria ou a relação

Etapas da análise Econômica 1. Formulação cuidadosa da questão de interesse 2. Contrução de um modelo formal 3. Especificação da forma funcional do modelo 4. Coleta de adequação dos dados 5. Formulação da hipótese de interesse 6. Aplicação de um método econométrico para estimar os parâmetros e testar as hipóteses de interesse

Etapas da análise Econômica 1. Formulação cuidadosa da questão de interesse 2. Construção de um modelo formal 3. Especificação da forma funcional do modelo 4. Coleta de adequação dos dados 5. Formulação da hipótese de interesse 6. Aplicação de um método econométrico para estimar os parâmetros e testar as hipóteses de interesse

Formulação cuidadosa da questão de interesse?

Construção de um modelo formal Relações Econômicas Teorias Econômicas Política de Governo Problema de Saúde Pública. Y X1 X2 Y = f( X1, X2) Y: variável dependente ou explicada (endógena) X`s: variáveis independentes ou explicativas (exógenas) Y=β 0 + β 1 X 1 + β 1 X 2 + u Parte determinística Parte estocástica (aleatória e incerta)

Especificação da forma funcional Y=β 0 + β 1 X 1 + β 1 X 2 + u? Log (Y)=β 0 + β 1 log(x 1 )+ β 2 log(x 2 )+ u? Log Y=β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 2 2+ u?

Estrutura dos dados econômicos Dados de corte transversal (cross-section) Dados de séries de tempo Dados de corte transversal agrupados Dados em painel (ou longitudinais)

Dados de corte transversal (cross-section) Ano de obtenção dos dados: 2000 Observações Nome Salário (R$) Escolaridade Escolaridade dos pais Anos de experiência 1 Fernado 1500 10 5 3 2 Pedro 1000 12 7 4 3 Mônica 2000 13 13 2 4 Patrícia 800 8 5 3 5 Joaquim 900 9 6 2 6 Wilson 1600 12 10 5 7 Daniela 5000 5 10 1............................................................ 500..........

Dados de séries de tempo Ano PIB - R$ milhões Taxa de Juros (a.a.) 1950 1000 10 1951 1100 12,4 1952 1300 9.1 1953 1330 5,6 1954 1440 7,4 1955 1490 6,9 1956 1700 2,3.............................. 2009 1600000 3,5

Dados de corte transversal agrupados Observações Ano Nome Salário (R$) Escolaridade Escolaridade dos Pais Anos de experiência 1 2000 Fernado 1500,00 10 5 3 2 2000 Pedro 1000,00 12 7 4 3 2000 Mônica 2000,00 13 13 2 4 2000 Patrícia 800,00 8 5 3 5 2000 Joaquim 900,00 9 6 2 6 2000 Wilson 1600,00 12 10 5 7 2000 Daniela 5000,00 5 10 1 500 2000.......... 501 2002 Jorge 1600,00 9 4 2 501 2002 Henrique 950,00 11 6 3 501 2002 Marcos 1990,00 12 12 1 501 2002 Diana 750,00 8 6 1 501 2002 Raquel 840,00 7 5 1 501 2002 Marta 1750,00 11 9 2 501 2002 Vera 3000,00 4 11 10.. 2002............ 2002............ 2002............ 2002............ 2002.......... 1000 2002..........

Dados em painel (ou longitudinais) Observações Ano Nome Salário (R$) Escolaridade Escolaridade dos Pais Anos de experiência 1 2000 Fernado 1500,00 10 5 3 2 2000 Pedro 1000,00 12 7 4 3 2000 Mônica 2000,00 13 13 2 4 2000 Patrícia 800,00 8 5 3 5 2000 Joaquim 900,00 9 6 2 6 2000 Wilson 1600,00 11 10 5 7 2000 Daniela 5000,00 5 10 1 500 2000.......... 501 2001 Fernado 1680,00 10 5 4 501 2001 Pedro 930,00 12 7 5 501 2001 Mônica 2050,00 13 13 3 501 2001 Patrícia 750,00 9 5 4 501 2001 Joaquim 8309,00 10 6 3 501 2001 Wilson 1800,00 12 10 6 501 2001 Daniela 7000,00 6 10 2.. 2001............ 2001............ 2001............ 2001............ 2001.......... 1000 2001..........

Causalidade Objetivo do economista: inferir que uma variável tem efeito causal sobre outra A associação entre duas variáveis raramente é conveniente se não puder inferir causalidade Ceteris Paribus: tudo mais constante Nas aplicações, o número de fatores que podem afetar a variável de interesse é imenso Os métodos econométricos ajudam a isolar o efeito Ceteris Paribus

Causalidade: a variável de interesse Considerando o modelo: Yi = β0 + X1iβ1 + X2iβ2 + X3i β3 +...+ Xki βk + ɛ it n=1,...5000 Se a variável de interesse é X1, os demais fatores que afetam Y foram mantidos fixos em número suficiente para que se possa inferir causalidade?

Modelo de regressão linear geral Y = f( X1, X2, X3, Xk ) Dado pela teoria econômica Y: variável dependente ou explicada (endógena) X`s: variáveis independentes ou explicativas (exógenas) No modelo a ser especificado cada observação (yi, x1i, x2i,...,xki) é gerada por um processo Yi = X1iβ1 + X2iβ2 + X3i β3 +...+ Xki βk + ɛ i Parte determinística Parte estocástica (aleatória e incerta)