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UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO 
FACULDADE DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO E CONTABILIDADE 
DEPARTAMENTO DE ECONOMIA 
EAE 0324 ECONOMETRIA I 
1º SEMESTRE DE 2010 
 
Professor: Dr. Ricardo Avelino, ravelino@fipe.org.br 
Monitores: Alessandro Casalecchi, alercc@gmail.com 
 Heitor Pellegrina, heitorpellegrina@yahoo.com.br 
Aulas: 3as 19h30 – 21h10 e 5as 21h20 – 23h00 
Monitorias: 6as 21h20 – 23h00 (sala de informática no FEA 5) 
Avaliação: Listas de exercícios, com peso de 20%, uma prova na metade 
do curso, com peso de 35%, e uma prova final unificada (dia 01/07/2010 
às 19h30), com peso de 45%. 
 
PROGRAMA DO CURSO 
 
I. ECONOMETRIA: CONCEITO E UTILIDADE 
1. Significado da Econometria. 
2. O significado da análise empírica. 
3. A estrutura dos dados econômicos. 
4. As noções de causalidade e de ceteris paribus na análise econométrica 
II. O MODELO DE REGRESSÃO SIMPLES 
1. Definição do modelo de regressão simples 
2. Derivação do método de Ordinary Least Squares(MQO). 
3. A mecânica do método MQO. 
4. Unidades de medida e forma funcional. 
5. A esperança e a variância do estimador MQO. 
6. Regressão através da origem do sistema de eixos cartesianos. 
 
III. REGRESSÃO MÚLTIPLA: ESTIMAÇÃO 
1. Razões para o uso do modelo de regressão múltipla. 
2. Determinação e a interpretação do estimador MQO: álgebra matricial e 
álgebra de somatório 
3. A esperança matemática do estimador OLS: inclusão de variáveis 
irrelevantes e viés de omissão de variáveis 
4. A variância do estimador de MQO: decomposição da variância; 
multicolinearidade e variância em modelos mal especificados e 
estimação da variância do termo aleatório 
5. A eficiência do estimador MQO: o teorema de Gauss-Markov 
 
IV. REGRESSÃO MÚLTIPLA: INFERÊNCIA 
1. Distribuição amostral do estimador OLS 
2. O teste de “t” 
3. Intervalo de confiança 
4. Teste de hipótese sobre uma cominação linear de parâmetros 
5. Testes de restrições lineares múltiplas sobre os parâmetros: O teste de “F 
6. Apresentação dos resultados da regressão 
V. REGRESSÃO MÚLTIPLA: OLS ASSINTÓTICO 
1. Consistência do OLS 
2. Normalidade assintótica e inferência com grandes amostras 
3. Teste estatístico para grandes amostras: O multiplicador de Lagrange 
4. Eficiência assintótica do estimador de MQO 
 
VI. REGRESSÃO MÚLTIPLA :TÓPICOS ADICIONAIS 
1. Efeitos de mudanças nas unidades de medida das variáveis 
2. Especificação da forma funcional do modelo 
3. Uso do poder explicativo na seleção de modelos 
4. Análise do resíduo e utilização de modelos estimados para previsão 
 
VII. REGRESSÃO MÚLTIPLA COM INFORMAÇÃO QUALITATIVA: 
VARIÁVEIS BINÁRIAS (OU DUMMIES) 
1. Descrição de informações qualitativas 
2. Uma única variável explicativa qualitativa 
3. Uso de variáveis dummies com múltiplas categorias 
4. Efeitos de interação para dummies 
5. Variável dependente binária: O modelo linear de probabilidade 
6. Aplicações 
 
VIII. HETEROCEDASTICIDADE 
1. Conseqüências da heterocedasticidade sobre o estimador de MQO 
2. Inferência robusta em caso de heterocedasticidade e testes LM 
3. Testes para a verificação da presença de heterocedasticidade 
4. Os estimadores de MQ ponderados e MQG 
5. Aplicação ao modelo linear de probabilidade 
 
 
IX.PROBLEMAS DE ESPECIFICAÇÃO, ERROS NAS VARIÁVEIS E 
AMOSTRA NÃO ALEATÓRIA 
1. Problemas de especificação da forma funcional 
2. Problemas de dados- uso de proxies, omissão e valores extremos 
(outliers) 
3. Erros nas variáveis e erros em números-índices ( construção de 
variáveis) 
 
IX. AUTOCORERLAÇÃO SERIAL 
1. Análise de regressão com a utilização de séries de tempo: uma visão 
geral 
2. Propriedades de OLS quando os erros são correlacionados 
3. Teste para autocorrelação 
4. Correção para correlação serial quando os regressores são estritamente 
exógenos 
5. Diferenciação e correlação serial 
6. Estimação robusta 
 
X. MÁXIMA VEROSSIMILHANÇA* 
XI. MÉTODO DOS MOMENTOS* 
XII. VARIÁVEIS INSTRUMENTAIS* 
XIII. EQUAÇÕES SIMULTÂNEAS* 
1. Identificação 
2. Estimação 
XIV. MODELOS COM VARIÁVEIS DEPENDENTES BINÁRIAS* 
1. Probit 
2. Logit 
 
Os tópicos marcados com asterisco (ou alguns deles) serão cobertos somente 
se houver tempo hábil. 
 
 
BIBLIOGRAFIA SUGERIDA 
 
BÁSICA 
 
- WOOLDRIDGE, J. Introductory Econometrics: A Modern Approach. 
USA: South Western College, 2nd ed., 2003. 
 
COMPLEMENTAR 
 
- GREENE, W. H. Econometric analysis. New Jersey: Prentice Hall, 4th 
ed., 1999. 
 
- GUJARATI, D. N. Basic econometrics. New York: McGraw-Hill, 4th ed., 
2003. 
 
- HAMILTON, J. Time Series Analysis. Princeton: Princeton University 
Press, 1994. 
 
- JOHNSTON, J. e J. DiNARDO. Econometric Methods. Irwin: McGraw-
Hill, 4th ed., 1997. 
 
- KMENTA, J. Elementos de Econometria. São Paulo: Atlas, 3ª ed., 
1994. 
 
- MADDALA, G. S. Introduction to Econometrics. New Jersey: Prentice 
Hall, 2nd ed., 1998. 
 
- MADDALA, G. S. Limited-Dependent and Qualitative Variables in 
Econometrics. United Kingdom: Cambridge University Press, 1983. 
 
- MITTELHAMMER, R. C. Mathematical Statistics for Economics and 
Business. New York: Springer-Verlag, Inc., 1999. 
 
- WOOLDRIDGE, J. Econometric Analysis of Cross Section and Panel 
Data. Cambridge: MIT Press, 2002.