Econometria básica - AULA 1

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ECONOMETRIA BÁSICA 
72 horas
Profa. Dra. Margarida Garcia de Figueiredo
UFMT – Faculdade de Economia
margaridagf@ufmt.br
mgfiguei@gmail.com
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Conteúdo Programático
1. Regressão Linear Múltipla
1.1. O modelo estatístico da regressão linear múltipla
1.2. Estimativas dos parâmetros de acordo com o método dos 
mínimos quadrados ordinários - MQO
1.3. Variâncias e covariâncias das estimativas dos parâmetros 
1.4. Propriedades dos estimadores dos parâmetros 
1.5. Intervalos de confiança e testes de hipóteses
1ª. Avaliação 
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Conteúdo Programático
2. Algumas formas funcionais dos modelos 
de regressão
3. Variáveis Dummy
4. Especificação do Modelo
4.1 Critérios de escolha ou de seleção
4.2 Ferramentas de diagnóstico
4.3. Tipos de erros de especificação
4.4. Teste de especificação – RESET
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Conteúdo Programático
5. Violação das hipóteses básicas do MCRL
5.1. Heterocedasticia
5.1.1. A natureza do problema
5.1.2. Consequências da heterocedasticia
5.1.3. Testes para detecção da heterocedasticia
5.1.4. Métodos de correção da heterocedasticia
2ª. Avaliação
5
Conteúdo Programático
5. Violação das hipóteses básicas do MCRL
5.2. Autocorrelação
5.2.1. A natureza do problema
5.2.2. Consequências da autocorrelação
5.2.3. Testes para detecção da autocorrelação
5.2.4. Métodos de correção da autocorrelação
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Conteúdo Programático
5. Violação das hipóteses básicas do MCRL
5.3. Multicolinearidade
5.3.1. A natureza do problema
5.3.2. Consequências da multicolinearidade
5.3.3. Testes para verificação de multicolinearidade
5.3.4. Métodos de correção da multicolinearidade
3ª. Avaliação
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Conteúdo Programático
6. Aplicação dos conceitos estudados
6.1. Utilização de Softwares
6.2. Estimativas utilizando Eviews e Gretl
6.3. Levantamento de banco de dados
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Software e laboratório
 Eviews – www.eviews.com
 Gretl – http://ricardo.ecn.wfu.edu/pub/gretl/gretl_install.exe
 Outros: Stata, Limdep, SAS, SPSS, Gauss, R, WinRATS
 Recomenda-se: exercícios em grupo
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Bibliografia Básica
 GUJARATI, D.N. Econometria Básica. 4.ed. 
Rio de Janeiro: Elsevier/Campus, 2006.
 PINDYCK, R.S.; RUBINFELD, D.L.
Econometria: modelos e previsões. 4.ed. Rio 
de Janeiro: Elsevier/Campus, 2004.
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Bibliografia Complementar
 SANTANA, A. C. Métodos Quantitativos em 
Economia: elementos e aplicações. Belém: 
UFRA, 2003.
 STOCK, J.H.; WATSON, M.W. Econometria. 
São Paulo: Pearson, 2004.
 WOOLDRIDGE, J.M. Introdução à 
Econometria: uma abordagem moderna. 
4.ed. São Paulo: Cengage Learning, 2010.
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AVALIAÇÕES
 3 Provas com pesos iguais
 1 Trabalho Final
 Média Final: média simples entre as duas maiores
notas (de provas) e o trabalho = (P1 + P2 + T)/3
 Pontos obtidos pela conduta e participação em
sala de aula
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AVALIAÇÕES
 Média Final = 7,0
 Frequência Mínima = 75% das aulas
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REGRAS
 Perdeu 1 prova: conta apenas com as notas das
2 provas realizadas, não podendo descartar a
nota mais baixa para o cálculo da média.
 Perdeu 2 provas: 1 prova de segunda chamada
abordando o conteúdo das duas provas perdidas.
 Perdeu 3 provas: 1 prova de segunda chamada
abordando o conteúdo das três provas perdidas.
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REGRAS
 Prova Final (PF): destinada aos alunos que não
atingiram Média Final (MF) maior ou igual a 7
 MF após a PF (MFAPF) = (MF + PF)/2
 Segunda época (SE): destinada aos alunos que
não atingiram MFAPF maior ou igual a 5
 MF após a SE (MFASE) = (MF + SE)/2
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MATÉRIA DAS PROVAS
 A matéria das três provas semestrais não é
cumulativa.
 No caso de provas de segunda chamada, a
matéria é cumulativa.
 Prova Final (PF): matéria do semestre todo.
 Segunda Época (SE): matéria do semestre todo.
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MONITORIA
Sugestão: marquem plantões de dúvidas em
grupo, podendo ser um horário fixo por semana, ou
conforme a necessidade.
Monitora da disciplina: Rebecca Kalan Veiga
beckykalan@gmail.com
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ECONOMETRIA:
DEFINIÇÃO
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Econometria: Conceitos básicos
• Ferramenta de análise
• Ramo da ciência econômica que trata da
quantificação das relações econômicas
• É baseada no desenvolvimento de
métodos estatísticos para analisar
conjuntos de dados econômicos
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Econometria: Conceitos básicos
• Objetivos: estimar relações econômicas e
testar informações intuitivas presentes nas
diversas teorias.
• Enfim, a econometria é utilizada em todos
os campos da economia aplicada para
testar e validar empiricamente as diversas
teorias econômicas.
Aplicações Comuns
 Previsão de variáveis macroeconômicas:
taxas de juros, taxas de inflação, PIB, função
investimento, demanda de moeda, etc.
 Previsão de variáveis microeconômicas:
função demanda, função oferta de produtos,
etc.
 Dentre outras.
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Base de Dados
ECONOMETRIA ESTATÍSTICA MATEMÁTICAx
Dados não-
experimentais
(Dados 
Observacionais)
Dados experimentais
Estrutura dos dados econômicos
 Dados de corte transversal (cross-section): dados
sobre diferentes entidades (trabalhadores, consumidores,
empresas, etc.) coletados em um único período de tempo.
 Dados de séries temporais: dados para uma única
entidade coletados em diferentes períodos de tempo (diários,
semanais, mensais, anuais, etc.).
 Dados de painel: também chamados de dados
longitudinais, são dados de diversas entidades em que cada
uma delas é observada em dois ou mais períodos de tempo.
Estrutura dos dados econômicos
Tabela 1: Dados de corte transversal sobre características individuais
No Obs salário educ exper
1 500 4 10
2 380 2 12
3 420 4 3
4 670 5 20
5 890 7 15
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500 240 0 2
Estrutura dos dados econômicos
Tabela 2. Dados de séries temporais para o Brasil
No
obs
Ano PIB
(R$ bilhões)
FBCF
(R$ bilhões)
POP
(milhões hab)
EXPORT.
(R$ bilhões)
1 1995 705,64 127,21 158,87 51,21 
2 1996 843,96 143,81 161,32 55,42 
3 1997 939,14 163,66 163,77 64,06 
4 1998 979,27 166,75 166,25 67,89 
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19 2013 4.103,51 871,98 201,032 608,21 
Estrutura dos dados econômicos
Tabela 3. Dados de painel para indústrias
No Obs Fábrica Ano Faturam. Prod No func.
1 1 2000 258.000 354 120
2 1 2001 300.000 409 202
3 1 2002 427.150 543 318
4 2 2000 1.400.000 2.325 450
5 2 2001 1.562.000 2.514 523
6 2 2002 1.680.000 2.590 612
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58 20 2000 558.000 437 229
59 20 2001 648.500 529 352
60 20 2002 728.250 673 418
Econometria: inferências
POPULAÇÃO
“conjunto de indivíduos
com caraterísticas comuns”
AMOSTRA ALEATÓRIA
“subconjunto da população
selecionado ao acaso”
ECONOMETRIA FAZ INFERÊNCIAS SOBRE O 
COMPORTAMENTO DA POPULAÇÃO COM BASE 
NA OBSERVAÇÃO DE DADOS AMOSTRAIS
Modelos de Regressão
 Regressão Linear Simples
 Regressão Linear Múltipla
 Regressão Não-Linear
 iXY  110
 iXXXY  3322110
  ieXXY  53 4110 2 2
ABORDAGEM DO CURSO
Modelo Clássico de Regressão Linear Múltipla
Método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO)
Abordagem Matricial
Pressupostos Básicos do Método de MQO
Violação dos Pressupostos Básicos
Testes Estatísticos de Aderência dos Modelos
Aulas Práticas sobre Aplicações - Softwares