segunda-feira, 19 de junho de 2017

VOCÊ NÃO SABE O QUE É ECONOMETRIA!!!

Então leia até o fim e entenda;;;

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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.

  • Entre no site e faça sua matrícula.


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