Econometria Aplicada

Ementa do curso

Este curso é uma jornada introdutória no mundo da econometria aplicada, no qual usaremos ferramentas estatísticas para identificar padrões e tendências presentes nos dados econômicos reais. Começaremos aprendendo a usar o estimador de mínimos quadrados ordinários em regressões lineares (simples e múltiplas) para fazer inferências e discutiremos as suas limitações, por exemplo, frente aos dados experimentais. Em seguida, avançaremos para outras técnicas, como modelos de probabilidade (probit e logit), variáveis instrumentais e modelos de painel com efeitos fixos e aleatórios. Ao longo do caminho, também exploraremos a análise de séries temporais usando modelos ARIMA para projeções.

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R no Google Colab

Materiais das aulas

Trabalho - Aplicação

O principal produto da disciplina é desenvolver a capacidade de desenhar e implementar um projeto aplicado. Por isso, o trabalho consiste na apresentação de (i) uma pergunta, (ii) descrição e análise dos dados que serão utilizados para responder essa pergunta, (iii) estimativas econométricas e (iv) conclusões.

A última aula da disciplina será destinada à apresentação do trabalho em andamento e a entrega  e a entrega (um arquivo no formato 'pdf' enviado pelo Teams) deverá ocorrer até uma semana depois da última aula da disciplina.

Suegstão: acesse a Base dos dados para encontrar dados para a economia brasileira que ajudem a responder a pergunta de pesquisado do trabalho.

Take-Home Exam

A atividade de 'take-home exam' é individual. A entrega deve ser feita pelo Teams. Vocês encontrarão três tipos de arquivos abaixo: o documento com as questões ('Take-home exam'), a planilha com dados para a resolução da questão 3 e as planilhas para resolução da questão 4. Importante lembrar que, para a questao 4, temos uma planilha para cada aluna/o, portanto, baixe apenas a que tiver o seu nome, por favor.

A atividade pode ser entregue em dois formatos: Jupiter Notebook à partir do Google Colab ou em um documento salvo em 'pdf'.

Algumas referências mais avançadas