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Prof. Carlos H. C. Ribeiro (012) 3947 5895 106 IEC MB751– Modelos de.

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1 Prof. Carlos H. C. Ribeiro (012) IEC MB751– Modelos de Previsão

2 Aula 1 Motivação Orientações gerais Modelos: importância e tipos 2

3 Motivação MB751= Estudo de modelos Com base nos modelos, podem ser feitas previsões baseadas em relações envolvendo: Consumo e renda Salários e anos de estudo, Vendas e gastos em propaganda, etc... Estudaremos apenas modelos muito simples, mas muito úteis na análise de processos econômicos e relacionados à produção 3

4 Motivação – Um exemplo inconsciente Fonte segura lhe diz que o índice Ibovespa médio para ações da Indústria aumentará no próximo ano. Qual a base para a afirmação? História passada Crença de que o índice é relacionado a outros para os quais a fonte tem indicações seguras. Isto não é só intuição, é também construção implícita de modelo! 4

5 Motivação – Um exemplo muito simples Como o salário mensal dos pais determina a nota média dos filhos no vestibular? Problema de interesse socioeconômico: Definição de políticas justas para exames de admissão ao terceiro grau; Importância do poder aquisitivo na escala social. 5

6 Motivação – Um exemplo muito simples Passo 1: obter os dados. Y (nota média do vestibular) X (salário mensal dos pais em R$1.000,00)

7 Motivação – Um exemplo muito simples Passo 2: visualizar os dados e analisá-los 7

8 Motivação – Um exemplo muito simples Passo 3: Gerar um modelo para os dados 8

9 Detalhando um pouco: Obtenção dos dados: Nem sempre é fácil. Geralmente é trabalhosa. Dados são sujeitos a erros: pais podem relatar valores inexatos de renda mensal, custos de um processo podem ser aproximados, etc. Visualização dos dados: Útil para seres humanos, mas nem sempre é possível (e.g., sistemas multivariável). Geração do modelo: Feita segundo métodos matemáticos. É o foco deste curso. 9

10 OK, mas... Para que serve o modelo? Qual deve ser a nota para filhos de pais que ganham um salário mínimo? Para um aumento de salário, que melhora de nota média é esperada? 10

11 OK, mas... Para que serve o modelo? Para um aumento de salário, que melhora de nota média é esperada? 11 x y Qual deve ser a nota para filhos de pais que ganham R$ 2.500,00 mensais? Em torno de 2,0...

12 Para que serve o modelo? O modelo serve para explicar os dados e permitir que se façam previsões consistentes a partir destes. Em geral, medidas estatísticas de confiança no modelo devem ser fornecidas, para considerar os possíveis erros associados à obtenção dos dados. Logo: MB751 técnicas para gerar modelos + técnicas estatísticas para avaliar os modelos 12

13 Para que serve o modelo? 13

14 Por que confiar na Matemática? Modelos explícitos forçam o projetista a pensar claramente nas variáveis e relações envolvidas em um problema: confiar na intuição ou em modelos implícitos pode excluir alguma relação importante, mas não imediatamente óbvia. Modelos explícitos e formalizados matematicamente permitem testes e validações sobre o próprio modelo. Modelos explícitos e formalizados matematicamente permitem análise quantitativa. Não se trata de confiar cegamente na Matemática. Os modelos terão problemas, mas pelo menos poderemos estabelecer o quão válido o modelo será, considerando estes problemas. 14

15 O que não queremos: previsão usando modelos jornalísticos SIMPLIFICAÇÃO EXTREMA BASEADA EM PALPITE: 27/04/ h37 BOVESPA-Sem giro, mercado sofre com tensão internacional SÃO PAULO, 27 de abril (Reuters) - A Bovespa fechou a terça feira praticamente no zero a zero, após chegar a subir 1,8 por cento durante o pregão. Com fraco giro financeiro, o mercado de ações doméstico sentiu com intensidade o abalo provocado por ataques no Iraque e na Síria. PERSONIFICAÇÃO 28/04/ h05 Índice sucumbe a mau humor geral no 3o dia de giro fraco SÃO PAULO, 28 de abril (Reuters) - A Bovespa operava em queda nesta quarta-feira, contaminada pelo mau humor dos mercados em geral. 15

16 Orientações gerais: bibliografia Gujarati, D. N. Econometria básica, 3a. ed., Pearson Education, Pindyck, R. S. Econometric models and economic forecasts. McGraw Hill College Div., Sartoris, A. Estatística e Introdução à Econometria. Saraiva, Notas de aula (slides). Artigos e textos distribuídos pelo professor. 16

17 Estrutura e avaliação: Produtos: Quatro listas de exercícios individuais para fixação de conceitos; Quatro práticas desenvolvidas individualmente em sala de aula; Um trabalho final (projeto) desenvolvido em grupos de 3 ou 4 alunos. Métricas de avaliação: nLx = Nota da lista x (escala 0-100) nPx = nota da prática x (escala 0-100) nT = nota do trabalho final (escala 0-100) NF = nota final de curso 17

18 Plano de aulas (sujeito a alterações) Semana 1 – 15 Março 2013 Orientações gerais Modelos: importância e tipos Regressão a duas variáveis Estimadores e suas propriedades Mínimos quadrados Teorema Gauss-Markov ANOVA Testes de hipótese Correlação Semana 2 – 6 Abril 2013 Modelo linear geral Testes F, R 2 e R 2 corrigido Correlação parcial e multicolinearidade Coeficientes beta e elasticidades Modelo linear geral: forma matricial Uso de variáveis dummy Uso de testes t e F Regressão linear por partes Heteroscedasticidade e correlação serial 18

19 Plano de aulas Semana 3 – 3 Maio 2013 Erros em variáveis Estimação paramétrica consistente O problema de Identificação Mínimos quadrados em dois estágios Redes neurais: definição e características TDNNs e previsão com RNAs Semana 4 – 22 Junho 2013 Previsão com modelos de 1 equação Forecasting incondicional Forecasting com erros correlacionados Forecasting condicional Modelos de séries temporais Modelos de extrapolação e média-móvel Suavização e ajuste sazonal Semana 5 – 3 Julho 2013 Projeto final 19


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