ECONOMETRIA Mestrado Profissionalizante em Finanças e Economia Empresarial EPGE / FGV Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Abril - Junho 2011

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;

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”

4 DADOS, DADOS, INFORMAÇÕES!  Uso de econometria exige sistema de informações mínimo com dados ao longo do tempo ou de várias unidades.  Dados estão em todos os lugares.  Importante entender e identificar fontes, disponibilidade (cobertura) e confiabilidade dos dados disponíveis.

5 TIPOS DE DADOS E INDICADORES  Tipos de dados: 1.transversais (cross-section), 2.séries de tempo e 3. longitudinais.  Tipos de escalas de medida.

6 CLASSIFICAÇÃO DE VARIÁVEIS Variáveis Quantitativas:  Implicam em relações de mensuração, medida, contagem.  Exemplos: preços, quantidades, taxas, retornos. Variáveis Qualitativas:  Expressam atributos, qualidades do indivíduo pesquisado.  Exemplos: classificação de crédito, setor, profissão, escolaridade (fundamental, médio ou superior), satisfação.

7 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.

8 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

9 Modelo Econométrico  Relação linear y =  +  x  Relação linear, mas inexata y =  +  x +  =“erro” Como prever y? Como encontrar  e  (parâmetros)

10 Exemplos (trabalhos 2010)  Var. Dependente: Variação Preço Ação Braskem  Consumo de Energia Elétrica no Rio de Janeiro

11 Exemplos (trabalhos 2010)  PPC - Var. Dependente: Câmbio Real-Peso  Previsão de Produção Industrial (indicadores antecedentes)

12 Exemplos (trabalhos 2009)  Var. Dependente: Câmbio Real-Peso  Identificação de ‘estilo’ de fundos de investimento (rentabilidade fundos investimento)

13 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 )

14 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 – ML

15 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?”)