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PublicouThalita de Oliveira de Sintra Alterado mais de 8 anos atrás
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ECONOMETRIA Mestrado Profissionalizante em Finanças e Economia Empresarial EPGE / FGV Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Abril - Junho 2008
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2 Para que serve ECONOMETRIA? Conhecer a realidade; Sintetizar informação e comunicar; Encontrar padrões sistemáticos em relações incertas; Fazer previsões consistentes sobre futuro ou situações hipotéticas;
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3 ECONOMETRIA - Definições 1.“Mensuração em economia” 2.“Aplicação de métodos estatísticos e matemáticos na análise de dados econômicos com o propósito de dar conteúdo empírico a teorias econômicas e confirmá-las ou refutá- las”. 3.“Uso de modelos estatísticos para previsão de variáveis econômicas” 4.“Identificação de relações causais entre variáveis econômicas”
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4 DADOS, DADOS, INFORMAÇÕES! Dados são indispensáveis. Dados estão em todos os lugares. Importante entender e identificar fontes, disponibilidade (cobertura) e confiabilidade dos dados disponíveis.
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5 TIPOS DE DADOS E INDICADORES Tipos de dados: transversais (cross- section), séries de tempo e longitudinais. Tipos de escalas de medida.
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6 CLASSIFICAÇÃO DE VARIÁVEIS Variáveis Quantitativas: Implicam em relações de mensuração, medida, contagem. Exemplos: salário, preços, produção, lucros, escolaridade (anos de estudo). Variáveis Qualitativas: Expressam atributos, qualidades do indivíduo pesquisado. Exemplos: classificação de crédito, setor, profissão, escolaridade (fundamental, médio ou superior).
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7 VARIÁVEIS QUALITATIVAS Ordinal: é possível atribuir alguma hierarquia às categorias. Exemplo: Rating de Crédito, Grau de Escolaridade. Nominal: não é possível fazer nenhuma classificação depois das realizações. Exemplo: Setor, Ocupação. São todas necessariamente discretas na sua representação.
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8 VARIÁVEIS QUANTITATIVAS Variáveis quantitativas possuem cardinalidade Podem ser discretas: assumem um conjunto finito de valores possíveis. Exemplo: número de filiais de um banco. Ou contínuas: valores pertencem a um intervalo dos número Reais. Exemplos: rendimentos do trabalho, retornos de uma ação, taxa de juros.
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9 Métodos Econométricos Ênfase em Análise de Regressão, indo além do coeficiente de correlação. Prioritariamente dados quantitativos, mas fácil incorporar dados qualitativos explicativos. Dados qualitativos possuem modelos específicos, quando são variáveis explicadas.
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10 Modelo Econométrico Relação matemática entre variáveis Y a)Prevista b)Regredida c)Var. explicada d)Var. dependente e)Var. de efeito f)Var. endógena g)Var. alvo X 1,..., X 2 a)Previsor(es) b)Regressor(es) c)Var. explicativa(s) d)Var. independente(s) e)Var. causal(is) f)Var. exógenas g)Var. de controle
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11 Modelo Econométrico Relação linear y = + x Relação linear, mas inexata y = + x + =“erro” Como prever y? Como encontrar e (parâmetros)
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12 Estimando Parâmetros da Regressão A.Encontrar e tal que minimizem erro de ajuste da reta[critério matemático] Min(y - - x ) 2 B. Encontrar e tal que a reta de regressão tenha interpretação de média (condicional) [critério estatístico] E(y |x) = + x C.Encontrar e tal que sejam parâmetros de uma distribuição de probabilidade de y [critério estatístico] y ~ N( + x, 2 )
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13 Estimando Parâmetros da Regressão A.Mínimos Quadrados – MQ / Least Squares – LS B.Métodos dos Momentos – MM / Method of Moments – MM C.Máxima Verossimilhança – MV / Maximum Likelihood
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14 Avaliando as estimativas da Regressão A.[critério matemático] “Qualidade do ajuste em relação à reta” / Coeficiente de determinação B.e C. [critério estatístico] Importância estatística dos parâmetros (“melhores que nada / melhores que o acaso?”)
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