Programa_Econometria_I_EAE5811_2009

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Instituto de Pesquisas Econômicas da Universidade de São Paulo
Programa de Econometria I – EAE 5811
1º semestre de 2009
Professor: Dr. Denisard Cneio de Oliveira Alves (dcoalves@usp.br) 
Monitores: Bruno Outa Gasperini (bruno.gasperini@usp.br); 
 Ricardo Sabbadini (ricardo.sabbadini@usp.br).
 
 
Programa da disciplina
O modelo clássico de regressão linear múltipla
O modelo
Hipóteses do modelo clássico
O método de mínimos quadrados (MMQ)
Propriedades do MMQ
Inferência estatística e previsão
Formas funcionais e mudanças estruturais
Uso de dummies
 Não linearidade nas variáveis
 Modelagem de quebras estruturais e testes
Análise de especificação e seleção de modelos
Especificação e construção de modelos
Escolha com modelos “nonnested”
Critérios para seleção de modelos
Mínimos quadrados generalizados (MQG) e heteroscedasticidade
 Propriedades de MMQ e de MQG sob heterocedasticidade
 MQG e autocorrelação
 Propriedades de MMQ e MQG sob autocorrelação
Sistema de equações
Regressões aparentemente não correlacionadas (SUR)
Estimação do SUR
Mínimos quadrados não lineares (MQNL)
MMQ e MQNL
Algoritmos e MQNL
Testes e aplicações: Box-Cox
O método de variáveis instrumentais e o viés de simultaneidade
Método de variáveis instrumentais e o método dos momentos
Método de dois estágios de mínimos quadrados
Teste de Hausman
Instrumentos fracos: conseqüências e testes.
Sistema de equações simultâneas
Identificação e estimação
Viés de equação simultânea 
Estimação por sistema e por métodos de equação única
Estimação na econometria
Método dos momentos
Método da máxima verossimilhança (MV)
Método da distância mínima
Método generalizado dos momentos (GMM)
Estimação por simulação e inferência
Experimento de Monte Carlo
Estimação com base em simulação
Bootstrapping e Jacknife
Modelo de dados de painel
Modelo de painel
MQ com dados de painel
Modelo de efeito fixo
Modelo de efeito aleatório
Modelo dinâmico de painel
Modelo de painel não estacionário
Modelo de MV aplicado a escolha discreta
Escolha binária: estimação e inferência
O problema da endogeneidade
Truncagem e censura 
Viés de seleção
Estimação 
Hipótese de normalidade
Modelo de tratamento
Viés de seleção em modelos não lineares
Aplicações em modelos de painel
Modelos semi-paramétricos
Modelos de regressão quantílica
Estimadores de Kernel
Bibliografia
Cameron, A. C. and P. Trivedi, Microeconometrics Methods and Applications, Cambridge University Press, 2005.
Davidson, R. and J. Mackinnon*, Econometric Theory and Methods, Oxford University Press, 2004.
Greene, H. W*., Econometric Analysis, 6th Edition, Pearson- Prentice Hall, 2008.
Hayashi, F. , Econometrics, Princeton University Press, 2000.
Hall, A. R., Generalized Methods of Moments, Oxford University Press, 2005.
Woodridge, J.* Econometric Analysis of Cross-Section and Panel Data, 1st Edition, MIT Press, 2001.
Woodridge, J. Introductory Econometrics: A Modern Approach , 4th Edition, MIT Press, 2008.
Stock, J. and M.W. Watson, Introduction to econometrics, 2nd Edition, Addison-Wesley, 2006.
(*) Livros de leitura prioritária.
Avaliação
30% da nota do curso será a nota no curso de verão de estatística. Do restante, 20% será a média das listas e 80% da provas. Serão realizadas quatro provas, com pesos 1,1,2 e 2, nos dias 2 de abril, 12 de maio, 9 de junho e 07 de julho. O conteúdo das avaliações é cumulativo. As datas não serão alteradas. A expectativa é que para cada prova haja duas listas de exercícios cobrindo o conteúdo apresentado desde a prova anterior. 
Normas para a entrega das listas: 
Listas atrasadas não serão aceitas.
A organização faz parte da nota, logo, é importante que a letra seja legível e que o raciocínio esteja explicitado. A demonstração passo a passo é fundamental. 
Os exercícios devem ser entregues na mesma ordem em que aparecem na lista.
Para exercícios computacionais, além das respostas, apresentar os arquivos exigidos no enunciado (m-file, do-file ou log-file).
Como a correção das listas pode demorar, aconselha-se que os alunos mantenham uma cópia de suas listas para que possam estudar para as provas.