Alguem poderia me ajudar com essa questao:
Coletou-se 131 observações sobre a venda de automóveis nas concessionárias do Brasil. Com o objetivo de estimar-se essa importante demanda o analista econômico obteve dados como renda real em salário mínimo e taxa de juros de financiamento de veículos. Os dados estão no arquivo demanda_veículos.xls. Neste arquivo, para o período de junho/2000 a abril/2011, têm-se as seguintes variáveis: vendas de veículos pelas concessionárias (Y), renda real em salários mínimos (X) e taxa de juros (Z).
Pede-se:
Obs: no relatório, apresentar os resultados gerados pelo GRETL para os dois modelos.
Você tem de analisar os dados obtidos após inseri-los no GRETL, pelo que vejo pode ser usar metódos da regressão linear múltipla de forward, backward ou stepwise. E ver o quanto as variaveis independentes (Renda - Juros) influenciam na venda das concessionárias. Para isso você deve fazer a analise dos valores do Coeficiente de Correlação de Pearson, para saber se há correlação e o R quadrado para saber o quanto cada variavel indepedente explica a dependente, obter os teste-f e testes-p e ver se aceita ou rejeita as hipoteses na regressão, lembrando sempre dos pressupostos básicos do MQO, para se aceitar a análise.
E bem complexo o assunto, talvez com os dados poderia te dar uma resposta melhor.
Gretl (acrônimo de Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library) é um software livre que compila e interpreta dados econométricos. O programa é escrito na linguagem C e usa o Gnuplot para gerar gráficos. Algumas de suas principais características estão listadas abaixo:
Possui uma interface fácil e intuitiva, em vários idiomas, entre eles alemão, basco, chinês tradicional, espanhol, francês, grego, inglês, italiano, polonês, português (europeu e brasileiro), russo, tcheco, turco, etc.
Incorpora uma grande variedade de estimadores: mínimos quadrados, máxima verossimilhança, GMM; para equações simples e sistemas de equações, com dados de corte, séries temporais e dados em painel.
Métodos de series temporais: ARIMA, GARCH, VAR e VECM, testes de raiz unitária e cointegração, filtro de Kalman, etc.
Modelos não-lineares: logit, probit, tobit, mínimos quadrados não-lineares, etc.
Pode ser utilizado em conjunto com os programas X-12-ARIMA, TRAMO/SEATS, R, Octave (programa compatível com o Matlab) e Ox. Inclui a possibilidade de produzir arquivos LaTeX dos modelos estimados e pode ser usado com interface em linha de comando.
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