Introdução à econometria:

por WOOLDRIDGE, Jeffrey M.
[ Livros ] Motivo da edição:6. ed. Publicado por : Cengage learning, (São Paulo:) Detalhes físicos: 823 p. ISBN:9788522125647.
Assunto(s): Econometria
Ano: 2019 Tipo de Material: Livros
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Tradução de Introductory econometrics: a modern approach.

CAPÍTULO 1 A natureza da econometria e dos dados econômicos

1.1 O que é econometria
1.2 Passos na análise econômica empírica
1.3 A estrutura dos dados econômicos
1-3a Dados de corte transversal (cross-section)
1-3b Dados de séries temporais
1-3c Cortes transversais agrupados
1-3d Dados em painel ou dados longitudinais
1-3e Um comentário sobre estruturas de dados
1.4 A causalidade e a noção de ceteris paribus na análise econométrica
Resumo
Termos-chave
Problemas
Exercícios em computador

PARTE 1

Análise de regressão com dados de corte
Transversal

CAPÍTULO 2 Modelo de regressão simples

2.1 Definição do modelo de regressão simples
2.2 Derivação das estimativas de mínimos quadrados ordinários
2-2a Uma nota sobre terminologia
2.3 Características de MQO em determinada Amostram de dados
2-3a Valores estimados e resíduos
2-3b Propriedades algébricas das estatísticas de MQO
2-3c Qualidade de ajuste
2.4 Unidades de medida e forma funcional
2-4a Os efeitos de mudanças das unidades de medida sobre as estatísticas de MQO
2-4b Incorporação de não linearidades na regressão simples
2-4c O significado da regressão linear..
2.5 Valores esperados e variâncias dos estimadores de MQO
2-5a Inexistência de viés em MQO
2-5b Variâncias dos estimadores de MQO
2-5c Estimação da variância do erro
2.6 Regressão através da origem e regressão em uma constante
Resumo
Termos-chave
Problemas
Exercícios em computador
Apêndice2A

CAPÍTULO 3 Análise de regressão múltipla: estimação

3.1 Motivações para a regressão múltipla
3-1a Modelo com duas variáveis independentes
3-1b Modelo com k variáveis independentes
3.2 Mecânica e interpretação dos mínimos quadrados ordinários
3-2a Obtenção das estimativas de MQO
3-2b Interpretação da equação de regressão de MQO
3-2c Sobre o significado de manter outros fatores fixos na regressão múltipla
3-2d Variação de mais de uma variável independente simultaneamente
3-2e Valores ajustados e resíduos de MQO
3-2f Interpretação de parcialidade da regressão múltipla
3-2g Comparação das estimativas das regressões simples e múltipla
3-2h Qualidade de ajuste
3-2I Regressão através da origem
3.3 O valor esperado dos estimadores de MQO
3-3a Inclusão de variáveis irrelevantes em um modelo de regressas
3-3b Viés de variável omitida: o caso simples
3-3c Viés de variável omitida: Casos mais gerais
3.4 A variância dos estimadores de MQO
3-4a Os componentes das variâncias de MQO: multicolinearidade
3-4b Variâncias em modelos mal-especificados
3-4c Estimação de o2: os erros padrão ás estimadores de MQO
3.5 Eficiência de MOO: o teorema de Gauss-Markoy
3.6 Alguns comentários sobre a linguagem da análise de regressão múltipla
Resumo
Termos-chave
Problemas
Exercícios em computador
Apêndice 3A

CAPÍTULO 4 Análise de regressão múltipla: Inferência

4.1 Distribuições amostrais dos estimadores de MQO
4.2 Testes de hipóteses sobre um único parâmetro populacional: o teste t
4-2a Teste contra hipóteses alternativas Unilaterais
4-2b Teste contra hipóteses alternativas bilaterais.
4-2c Testes de outras hipóteses sobre Mj
4-2d Cálculos dos p-valores dos restes
4-2e Lembrete sobre a linguagem da teste de hipóteses clássico
4-2f Significância econômica ou prática versus significância estatística
4.3 Intervalos de confiança
4.4 Testes de hipóteses sobre uma combinação linear dos parâmetros
4-5 Testes de restrições lineares múltiplas: O teste F
4-5a Teste de restrições de exclusão
4-5b Relação entre as estatísticas F e 1
4-5c A forma R.quadrado da estatística F
4-5d Cálculo dos p-valores para testes E
4-5e A estatística F para a significância geral de uma regressão
4-5f Teste de restrições lineares gerais
4.6 Descrição dos resultados da regressão
Resumo
Termos-chave
Problemas
Exercícios em computador

CAPÍTULO 5 Análise de regressão múltipla: MQO assimptótico

51 Consistência
5-1a A derivação da inconsistência tio método estirador MQO
5.2 Normalidade assimptótica e inferência em Amostras grandes
5-2a Outros testes de amostras grandes: estatística multiplicador de Lagrange
5.3 Eficiência assimptótica de MOO
Resumo
Termos-chave
Problema
Exercícios em computador
Apêndice 5A

CAPÍTULO 6 Análise de regressão múltipla: problemas adicionais

6.1 Efeitos da dimensão dos dados nas Estatísticas MQO
6-1a Os coeficientes beta
6.2 Um pouco mais sobre a forma funcional
6-2a Um pouca mais sobre o uso de formas funcionais Iogarítmicas
6-2b Modelos com funções quadrática
6-2c Modelos com termos de interação
6-2d Calculando efeitos parciais médios
6.3 Um pouco mais sobre a qualidade de ajuste e a seleção de regressores
6-3a O R.quadrado ajustado
6-3b O uso do R-quadrado ajustado para a escolha entre modelos não aninhados
6-3c O controle de muitos fatores na análise de Regressão
6-3d A adição de regressores para reduzir a Variância do erro
6.4 Previsão e análise de resíduos
6.4a Intervalos de confiança de previsões
6-4b Análise de resíduos
6-4c Previsão de s quando Iog(y) é a variável Dependente
6-4d Previsão de y quando log(y) é a variável Dependente
Resumo
Termos-chave
Problemas
Exercícios em computador
Apêndice 6A

CAPÍTULO 7 Análise de regressão múltipla com informações qualitativas: variáveis binárias (ou dummy)

7.1 A descrição das informações qualitativas
7.2 Uma única variável dummy independente
7-2a A interpretação dos coeficiencias de variáveis dummy explicativas quando é variável dependente é expressa como log(y)
7.3 O uso de variáveis dummy para categorias múltiplas.
7-3a Incorporação de informações ordinais com o uso de variáveis dummy
7.4 Interações com variáveis dummy
7-4a Interações entre variáveis dummy
7-4b Considerando inclinações diferentes
7-4c Verificação de diferenças nas funções de regressão entre grupos
7.5 Uma variável dependente binária: o modelo de probabilidade linear
7.6 Um pouco mais sobre análise e avaliação de políticas e programas governamentais
7.7 Interpretando resultados de regressão com variáveis dependentes discretas
Resumo
Termos-Chave
Problemas
Exercícios em computado

CAPÍTULO 8 Heteroscedasticidade

8.1 Consequências da heteroscedasticidade Para o método MQO
8.2 Inferência robusta em relação à heteroscedasticídade após a estimação MQO
8-2a Calculando testes LM robustos em relação à heteroscedasticidade
8.3 O teste para heteroscedasticidade.
8-3a O teste de White para a heteroscedasticidade
8.4 Estimação de mínimos quadrados Ponderados
8-4a A heteroscedasticidade é percebida como uma constante multiplicativa
8-4b A necessidade de estimar a função de heteroscedasticidade: o MQG factível
8-4c E se a função de heteroscedasiticidade presumida estiver errada?
8-4d Previsão e intervalos de previsão com Heteroscedasticidade
8.5 O modelo de probabilidade linear revisitado
Resumo
Termos-chave
Problemas
Exercícios em computador

CAPÍTULO 9 Problemas adicionais de especificação e de dados

9.1 Má-especificação da forma funcional
9-1a O teste RESET como um teste geral da má-especificação da forma funcional
9-1b Testes contra alternativas não aninhadas
9.2 Utilizando variáveis proxy para variáveis explicativas não observadas
9-2a O uso de variáveis dependentes defasadas como variáveis prox..
9-2b Uma inclinação diferente na regressão múltipla.
9.3 Modelos com inclinações aleatórias
9.4 Propriedades do método MOO quando há erros de medida
9-4a Erro de medida na variável dependente
9-4b Erro de medida em uma variável explicativa
9.5 Ausência de dados, amostras não aleatórias e observações extremas
9-5a Ausência de dados
9-5b Amostras não aleatórias
9-5c Observações extremas (outlies) e influentes
9.6 Estimação dos mínimos desvios absolutos Resumo
Termos-chave
Problemas
Exercícios em computador

PARTE 2

Análise de regressão com dados de séries temporais

CAPÍTULO 10 Análise de regressão básica com dados de séries temporais

10.1 A natureza dos dados das séries temporais
10.2 Exemplos de modelos de regressão de séries temporais
10-2a Modelos estáticos
10-2b Modelos de defasagem distribuída finita
10-2C Convenção sobre o índice temporal
10.3 Propriedades de amostra finita do MQO sob as hipóteses clássicas
10-3a Inexistência de viés do MQO
10-3b de variâncias dos estimadores MQO e o Teorema de Gauss-Marko
10-3C inferência sob as hipóteses do modelo Linear clássico
10.4 Forma funcional, variáveis dummy e números-índices
10.5 Tendência e sazonalidade
10-5a caracterização de séries temporais com tendência
10-5b Usando variáveis de tendência na análise de regressão
10-5c Interpretação sobre a retirada do tendência de regressões vou a inclusão de uma tendência temporal
10-5d Cálculo do R-Quadrado quando a variável dependente apresenta tendência
10-5e Sazonalidade
Resumo
Termos-chave
Problemas
Exercícios em computador

CAPÍTULO 11 Questões adicionais quanto ao uso do MQO com dados de séries temporais

11.1 Séries temporais estacionárias e fracamente dependentes
11-1a Séries temporais estacionárias e não estacionárias
11-1b Séries temporais fracamente dependentes
11.2 Propriedades assimptóticas do MQO
11.3 O uso de séries temporais altamente persistentes na análise de regressão
11-3a Séries temporais altamente persistentes
11-3b Transformações de séries temporais altamente persistentes
11-3c A decisão sobre uma série temporal Ser I (i)
11.4 Modelos dinamicamente completos e a ausência de correlação serial
11.5 A hipótese de homoscedasticidade para modelos de séries temporais
Resumo
Termos-chave
Problemas
Exercícios em computador

CAPÍTULO 12 Correlação serial e heteroscedasticidade em regressões de séries temporais

12.1 As propriedades do MQO com erros serialmente correlacionados
12-1a Inexistência de viés e consistência
12-1b Eficiência e inferência
12-1c A qualidade de ajuste
12-1d A correlação serial na presença da variável dependente defasada
12.2 O teste da correlação serial
12-2a O teste t de correlação serial AR (1) com regressores estritamente exógenos
12-2b O teste de Durbin- Watson sob as hipóteses clássicas
12-2c O teste da AR (1) em correlação seria sem regressores estritamente exógenos
12-2d O teste da correlação serial de ordem mais elevada
12.3 A correção da correlação serial com regressores estritamente exógenos
1 2-3a A obtenção do melhor estimador linear não visado no modelo AR (1)
12-3b A estimação MQG factível com erros AR(1)
12-3c Comparação entre MQO e MQGF
12-3d A correção da correlação serial pala ordens mais elevadas
12.4 Diferenciação e correlação serial
12.5 Inferência robusta em relação à correlação serial após o MQO
12.6 Heteroscedasticidade em regressões de séries temporais
12-6a Estatísticas robustas em relação á heteroscedasticidade
12-6b O teste da heteroscedasticidade
12-6C A heteroscedaslicidade condicional autoregreesiva
12-6d Hereroscedasticidade e correlação serial em modelos de regressão

Resumo
Termos-chave
Problemas
Exercícios em computador

PARTE 3
Tópicos avançados

CAPÍTULO 13 Agrupamento de cortes transversais ao longo do tempo: métodos simples de dados em painel

13.1 Agrupamento independente de cortes transversais ao longo do tempo
13-1aTeste de clow de mudança estrutural ao longo do tempo
13.2 Análise de decisão de políticas com agrupamentos de cortes transversais
13.3 Análise de dados em painel de dois Períodos
13-3a Organização dos dados em painel
13.4 Análise de decisões de políticas com dados em painel de dois períodos
13.5 A diferenciação com mais de dois períodos de tempo
13-5a Armadilhas potenciais na primeira diferença de dados em painel
Resumo
Termos-chave
Problemas
Exercícios em computador
Apêndice 13A

CAPÍTULO 14 Métodos avançados de dados em Painel
14.1 Estimação de efeitos fixos
14.1a Regressão das variáveis Dummy
14.1b Efeito fixo ou primeira diferença?
14.1c Efeitos fixos com painéis não equilibrados
14.2 Modelos de efeitos aleatórios
14.2a Efeitos aleatórios ou efeitos ajustados
14.3 Abordagem de efeitos aleatórios correlacionados
14.3a Painéis
14.4 Aplicação de métodos de dados em painel a outras estruturas de dados
Resumo
Termos-chave
Problemas
Exercícios em computador
Apêndice 14A

CAPÍTULO 15 Estimação de variáveis instrumentais e mínimos quadrados em dois estágios

15.1 Motivação: variáveis omitidas em um modelo de regressão simples
15.1a Infêrencia estatística com o estivador VI
15.1b Propriedades da VI com variável instrumental fraca
15.1c Calculo da R-quadrado após a estimação de VI
15.2 Estimação de VI do modelo de regressão Múltipla
15.3 Mínimos quadrados em dois estágios
15.3a Uma Única variável explicativa endógena
1 5.3b Multicolinearidade e MQ2E
15.3c Detecção de instrumentos fracos
15.3d Variáveis explicativas endógenas Múltiplas
15.3e Teste de hipóteses múltiplas após a estimação por MQ2E
15.4 Soluções de VI para problemas de erros nas variáveis
15.5 Teste de endogeneidade e teste de restrições sobre identificadoras
15.5a Teste de endogeneidade
15.5b Teste de restrições sobre identificadoras
15.6 O MQ2E com heteroscedasticidade
15.7 A aplicação do M02E a equações de séries Temporais
15.8 A aplicação do M02E em cortes transversais agrupados e em dados em painel
Resumo
Termos-chave
Problemas
Exercícios em computador
Apêndice 15A

CAPÍTULO 16 Modelos de equações Simultâneas

16.1 A natureza dos modelos de equações simultâneas
16.2 Viés de simultaneidade no MOO
16.3 A identificação e a estimação de uma equação estrutural
16.3a Identificação em um Ostento de duas Equações
16.3b Estimação por MQ2E
16.4 Sistemas com mais de duas equações
16.4a Identificação em sistemas com três ou Mais equações
16.4b Estimação
16.5 Modelos de equações simultâneas com séries temporais
16.6 Modelos de equações simultâneas com dados em painel
Resumo
Termos-chave
Problemas
Exercícios em computador

CAPÍTULO 17 Modelos com variáveis dependentes limitadas e correções da seleção amostral

17.1 Modelos logit e probit de resposta binária
17.1a A especificação de modelos logit e probit
17.1b Estimação de máxima verossimilhança de modelos Iogit e probit
17.1c Testes de hipóteses múltiplas
17.1d A interpretação das estimativas logil e probit
17.2 O modelo tobit para resposta de solução de Canto
17,2a Interpretação das estimativas Tobit
17.2b Problemas de especificação nos modelos Tubo
17.3 O modelo de regressão de Poisson
17.4 Modelos de regressão censurada e truncada
17.4a Modelos de regressão censurada
17.4 Modelos de regressão truncada
17.5 Correções da seleção amostral
17.5a Quando o MQO é consistente na amostra selecionada?
17.5b Truncamento ocasional
Resumo
Termos-chave
Problemas
Exercícios em computador
Apêndice 17A
Apêndice 17B

CAPÍTULO 18 Tópicos avançados sobre séries temporais

18.1 Modelos de defasagem distribuída infinita
18.1a Defasagem distribuída geométrica (ou de Kovck)
18.1b Modelos de defasagem distribuída Racional
18.2 Teste de raízes unitárias
18.3 Regressão espúria
18.4 Cointegração e modelos de correção De erro
18.4a Cointegração
18.4b Modelos de correção de erro
18.5 Previsão
18.5a Tipos de modelos de regressão utilizados para previsão
18.5b Previsão um passo à frente
18.5c Comparação de previsões um passo a frente
18.5d Previsões múltiplos passos à frente
18.5e Previsão de processos com tendência, sazonais e integrados
Resumo
Termos-chave
Problemas
Exercícios em computador

CAPÍTULO 19 Executar um projeto na prática

19.1 Formulação de uma pergunta
19.2 Análise da literatura
19.3 Compilação dos dados
19.3a Decisão sobre o conjunto de dados apropriado
19.3b Entrada e armazenamento de seus dados
19.3c Inspeção, limpeza e resumo de seus dados
19.4 Análise econométrica
19.5 Redação de um ensaio empírico
19.5a Introdução
19.5b Estrutura conceitual (ou teórica )
19.5c Modelos econométricos e métodos de Estimação
19.5d Dados
19.5e Resultados
19.5f Conclusões
19.5g Sugestões de estilo
Resumo
Termos-chave
Amostra de projetos empíricos
Lista de periódicos
Fontes de dados
Referências bibliográficas
Glossário
Índice remissivo

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