VOCÊ NÃO SABE O QUE É ECONOMETRIA!!!
Autor: Airton Tomaz Pereira | Publicado: 2017-06-19T18:09:00-03:00


Então leia até o fim e entenda;;; 



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sociedade.



A Econometria é a ferramenta utilizada por economistas, estatísticos e pesquisadores 
em geral para verificar modelos matemáticos que relacionam uma variável 
dependente (ou explicada) por uma ou mais variáveis independentes (ou 
explicativas).



O que você vai aprender no curso?




Introdução à econometria;
Nota histórica - origens da econometria;
Período anterior a 1930;
Período 1930 - 1954;
Período posterior a 1954;
A Econometria no Brasil;
Abordagem da econometria - conceitos e objetivos;
Terminologia e notação;
A Teoria Econômica;
Natureza e fonte de dados para a análise econômica;
Séries temporais;
Corte transversal;
Dados combinados;
Fontes de dados;
A metodologia de investigação econométrica;
Conceito e classificação de modelos;
Classificação de modelos em economia;
Modelos econométricos;
Estrutura de um modelo econométrico;
Classificações úteis dos modelos econométricos;
Propriedades dos modelos;
Pesquisa econométrica, uso de modelos econométricos e formato de um relatório de pesquisa;
Especificação de modelos;
Fontes de informações para a especificação de modelos;
Restrições à construção de modelos sem teoria;
Formas funcionais linearizáveis;
Tipos de funções;
Critérios de escolha da forma funcional;
Elasticidade;
Exercícios resolvidos - especificação de modelos;
Modelo linear simples;
Pressupostos do modelo;
Método de estimação;
Método dos mínimos quadrados;
Análise de resíduos;
Limitações da econometria;
Exemplos - modelo linear simples;
Avaliação de modelos estimados;
Qualidades desejáveis dos estimadores;
Critérios de avaliação de estimativas de modelos;
Critérios derivados da teoria econômica ou das hipóteses formuladas;
Critérios estatísticos;
Critérios econométricos;
Estatísticas de avaliação;
Análise de variância simples;
Decomposição das principais estatísticas de avaliação;
Variância amostral ou residual;
Coeficiente de determinação;
Estatística f;
Estatística t;
Teste de hipóteses e intervalos de confiança;
Regressão e correlação;
Uso de variáveis especiais;
Uso da variável tempo;
Variáveis dummies ou binárias;
Conceito e objetivos;
Incorporar variáveis binárias ao modelo;
Exemplos numéricos do uso de variáveis especiais;
O tempo como variável explicativa;
Multicolinearidade;
Indicadores da presença de multicolinearidade;
Diagnósticos das multicolinearidade;
Tratamento da multicolinearidade;
Medidas corretivas para resolver o problema da multicolinearidade;
Autocorrelação;
Fontes de autocorrelação;
Diagnóstico da autocorrelação e correção do problema;
Heterocedasticidade.


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