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Regreção Linear- Economia - Econometria

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entre si
Figura: Padrões de correlação entre os erros.
Análise de
Regressão:
Introdução
Rodrigo de
Sá
Natureza da
regressão
Conceitos da
regressão
(população)
Conceitos da
regressão
(amostra)
Estimação
Hipóteses
6. Os erros não são correlacionados com X
A perturbação u e a variável explanatória X não tem
correlação.
cov (u
i
,X
i
) = 0.
Essa hipótese é necessária porque precisamos separar os
efeitos de X e u sobre o Y ; caso contrário, não saberíamos
que parte do efeito atribuiríamos às variáveis e aos erros.
Essa hipótese abre espaço para que o X também seja
estocástico!
Análise de
Regressão:
Introdução
Rodrigo de
Sá
Natureza da
regressão
Conceitos da
regressão
(população)
Conceitos da
regressão
(amostra)
Estimação
Hipóteses
7. Observações suficientes
O número de observações n deve ser maior do que o
número de parâmetros a serem estimados (número de
variáveis explicativas).
Quantos pontos precisamos para traçarmos uma reta?
Análise de
Regressão:
Introdução
Rodrigo de
Sá
Natureza da
regressão
Conceitos da
regressão
(população)
Conceitos da
regressão
(amostra)
Estimação
Hipóteses
8. Variabilidade de X
Os valores X em uma dada amostra não podem ser todos
iguais.
Isto é, var (X ) > 0.
O que aconteceria na fórmula do estimador caso contrário?
O que aconteceria se regredirmos a arrecadação dos
governos municipais gaúchos contra a unidade da
federação a qual pertencem?
Análise de
Regressão:
Introdução
Rodrigo de
Sá
Natureza da
regressão
Conceitos da
regressão
(população)
Conceitos da
regressão
(amostra)
Estimação
Hipóteses
9. Especificação correta
O modelo de regressão está corretamente especificado.
Isto é, não há nenhum viés de especificação.
Análise de
Regressão:
Introdução
Rodrigo de
Sá
Natureza da
regressão
Conceitos da
regressão
(população)
Conceitos da
regressão
(amostra)
Estimação
Hipóteses
9. Especificação correta
Figura: Curvas de Phillips linear e não-linear.
Análise de
Regressão:
Introdução
Rodrigo de
Sá
Natureza da
regressão
Conceitos da
regressão
(população)
Conceitos da
regressão
(amostra)
Estimação
Hipóteses
10. Ausência de multicolinearidade
Não há relação lineares perfeitas entre as variáveis
explicativas.
Voltaremos a esse ponto quando tratarmos de regressão
múltipla.
	A natureza da análise de regressão
	Análise de regressão de duas variáveis: conceitos básicos (População)
	Análise de regressão de duas variáveis: conceitos básicos (Amostra)
	O modelo de regressão de duas variáveis: o problema da estimativa
	Hipóteses