Econometria
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A disciplina apresenta os fundamentos teóricos e práticos da Econometria, capacitando o estudante a:
- Formular, estimar e interpretar modelos de regressão linear e não-linear aplicados a problemas econômicos;
- Diagnosticar e corrigir falhas clássicas (multicolinearidade, heterocedasticidade, autocorrelação);
- Utilizar variáveis binárias, transformações funcionais e modelos polinomiais;
- Avaliar a qualidade dos modelos por meio de testes de hipóteses, intervalos de confiança, \(R^2\) (ajustado) e ANOVA;
- Implementar procedimentos de previsão e simulação com fins de apoio à decisão;
- Compreender a lógica de sistemas de equações simultâneas e métodos de estimação em dois estágios.
As aulas expositivo-dialogadas serão intercaladas com exercícios em laboratório de informática utilizando Excel, R e/ou Python.
- Conceituar Econometria e situá-la na análise econômica aplicada.
- Modelar relações econômicas usando técnicas de regressão simples e múltipla.
- Analisar criticamente pressupostos, limitações e melhorias dos modelos.
- Estimular o uso de linguagens de programação e IA generativa pra códigos para estimação e validação empírica.
- Desenvolver capacidade de previsão e construção de cenários para tomada de decisão.
Cada etapa da disciplina reúne:
- Listas de exercícios em Excel (iniciadas em laboratório e entregues até a aula anterior à prova) – 40 %
- Provas sem consulta – interpretativa, sem acesso à internet ou computador – 60 %
| Componente | Estrutura | Data - referência | Peso na nota |
|---|---|---|---|
| N1 | • Listas de exercícios (4 pts) • Avaliação bimestral (6 pts) |
25 / 09 / 2025 | 10 pts |
| N2 | • Listas (4 pts) • Avaliação bimestral (6 pts) |
27 / 11 / 2025 | 10 pts |
| N3 (Substitutiva) | Prova única abrangendo todo o conteúdo | 11 / 12 / 2025 | 10 pts • (substitui menor nota entre N1 ou N2) |
Todas as avaliações são individuais e sem consulta.
| Encontro | Data | Tema principal | Local |
|---|---|---|---|
| 1 | 07/08 | Introdução à Econometria: definições, método e especificação de modelos | 304 |
| 2 | 14/08 | Natureza da análise de regressão: relações estatísticas × determinísticas | 304 |
| 3 | 21/08 | Regressão bivariada: Função de Regressão Populacional (FRP) e estocasticidade | 304 |
| 4 | 28/08 | MQO no modelo de duas variáveis, Teorema de Gauss-Markov e \(R^2\) | 304 |
| 5 | 04/09 | Intervalos de confiança e testes de hipóteses nos coeficientes | 304 |
| 6 | 11/09 | Extensões do modelo: formas funcionais e elasticidades | 304 |
| 7 | 18/09 | Regressão múltipla: estimação e interpretação dos coeficientes | 304 |
| 8 | 25/09 | Regressão múltipla: inferência, teste \(F\), Chow e previsões | 304 |
| 9 | 02/10 | Modelos com variáveis binárias: ANOVA, ANCOVA e efeitos de interação | 304 |
| 10 | 09/10 | Multicolinearidade: detecção e estratégias de correção | 304 |
| 11 | 16/10 | Heterocedasticidade: testes de White, Park, Glejser e MQG | 304 |
| 12 | 23/10 | Autocorrelação: testes Durbin-Watson, Breusch-Godfrey e correções | 304 |
| 13 | 30/10 | Sistemas de equações simultâneas: identificação e MQ2E | 304 |
| 14 | 06/11 | Prova N1 (conteúdo Aulas 1–13) | 304 |
| 15 | 13/11 | Seminários / Apresentações de trabalhos aplicados | 304 |
| 16 | 27/11 | Prova N2 (conteúdo Aulas 1–15) | 304 |
| 17 | 04/12 | Revisão geral & devolutiva | 304 |
| 18 | 11/12 | Prova Substitutiva N3 | 304 |
Ressaltamos que o conteúdo e a velocidade das atividades ensino pedagógicas poderão adaptadas conforme especificidades de conhecimentos prévios dos alunos da turma.
Nosso intervalo vai das 20:40 às 20:50 !
- Aulas expositivo-dialogadas com resolução de exemplos na lousa.
- Laboratórios práticos semanais (R / Python) focados na estimação dos modelos abordados.
- Estudos de caso reais envolvendo dados macroeconômicos e financeiros.
- Uso intensivo de Google Classroom para entrega de atividades, fóruns e feedback.
Todas as interações aluno-professor ocorrerão via Google Classroom:
https://classroom.google.com/u/1/c/Nzg5MDgzNDE5NTQ4
- Gujarati (mais indicada) \(\Rightarrow\) (Gujarati 2006)
- (Levine, Berenson, and Stephan 2008) — excelente para aplicações no Excel e reforço dos conceitos fundamentais
- (Pindyck and Rubinfeld 2004)
- (Hill, Griffiths, and Judge 2003)
Bibliografia complementar
References
Gujarati, Damodar N. 2006. Econometria básica. 4th ed. Rio de Janeiro: Elsevier.
Hill, R. Carter, William E. Griffiths, and George G. Judge. 2003. Econometria. 2nd ed. São Paulo: Saraiva.
Levine, David M., Mark L. Berenson, and David Stephan. 2008. Estatística: Teoria e Aplicações Usando o Microsoft Excel Em Português. Rio de Janeiro: LTC.
Maddala, G. S. 2003. Introdução à Econometria. São Paulo: LTC.
Morettin, Pedro A. 2008. Econometria Financeira: Um Curso Em séries Temporais Financeiras. São Paulo: Blucher.
Pindyck, Robert S., and Daniel L. Rubinfeld. 2004. Econometria: Modelos e Previsões. Rio de Janeiro: Elsevier.
Stock, James H., and Mark W. Watson. 2004. Econometria. São Paulo: Addison Wesley.
Vasconcelos, Marco Antônio S. 2000. Manual de Econometria: Nível Intermediário. São Paulo: Atlas.
Citation
BibTeX citation:
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For attribution, please cite this work as:
Hermont Ozon, Rodrigo. n.d. “Econometria.” https://fae.edu/cursos/66710715/ciencias-economicas.htm.