Modelos Econometricos aplicados no R

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Econometria II aplicada no R
Aula de Laboratório - Econometria II aplicada no R
#MQ agrupados
#Painel
#MQVD modelo com variáveis dummy
#intragrupo (modelo de painel com efeito fixo)
#modelo com efeitos aleatorios
#aleatorio
rm(list=ls())
install.packages("foreign")
install.packages("car")
install.packages("gplots")
install.packages("plm")
install.packages("apsrtable")
library(foreign)
library(car)
library(gplots)
library(plm)
library(apsrtable)
dados<-read.csv(file.choose(), header=T)
dados
head(dados)
summary(dados)
coluna I e T - variáveis que identificam as dimensões 1=unidade 2=variação do tempo
head(dados)
scatterplot(C~T|I, data=dados) - custo em função do tempo
plotmeans(C~I, data=dados) - custo em função da empresa. para cada empresa ele pega
as 15 observações de tempo e traça a média
#MQ agrupados
mqa<-lm(C~Q+PF+LF)
summary(mqa)
#Painel
Dizer quem é espaco e quem é tempo
air<-pdata.frame(dados,c("I","T")) - "I" espaço, "T" tempo
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Econometria II aplicada no R
head(air)
agrupado<-plm(C~Q+PF+LF,data=air,model="pooling") pooling = sem fazer distinção 
entre as empresas modelo agrupado
summary(air)
Resultados são iguais aos do modelo anterior
#MQVD modelo com variáveis dummy
maqvd<-lm(C~Q+PF+LF+factor(I),data=dados) factor = cria uma dummy para cada empresa
e elimina uma dummy para evitar problema de multicolinearidade
considera heterogeneidade através das dummys.
Intercept = intercepto da primeira empresa, para a segunda empresa é 
Intercept+factor(I)2 e assim por diante
yhat<-maqvd$fitted
scatterplot(yhat~air$Q|air$I,xlab="Q",ylab="Chat",smooth=FALSE,legend.coords="tople
ft"))
abline(lm(air$C~air$Q),lwd=3,cols="red")
custo no eixo vertical, produção no horizontal
Quanto mais estimadores tu adiciona, mas graus de liberdade você consome.
#intragrupo (modelo de painel com efeito fixo)
intra<-plm(C~Q+PF+LF,data=air,model="within")
summary(intra)
fixef(intra)
igual ao maqvd
comparar mqa com intragrupo
pFtest(intra,mqa)
#modelo com efeitos aleatorios
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Econometria II aplicada no R
#aleatorio
random<-plm(C~Q+PF+LF,data=air,model="random")
summary(random)
Hausman test
phtest(intra,random)
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