UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA |
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Ficha de Componente Curricular
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CÓDIGO: PPGCC18 |
COMPONENTE CURRICULAR: Métodos Quantitativos II |
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UNIDADE ACADÊMICA OFERTANTE: Programa de Pós-graduação em Ciências Contábeis |
SIGLA: PPGCC |
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CH TOTAL TEÓRICA: 60 horas |
CH TOTAL PRÁTICA: 0 horas |
CH TOTAL: 60 horas |
OBJETIVOS
Discutir com os alunos um conjunto de instrumentos estatísticos de pesquisa, necessários para elaboração de estudos empíricos em contabilidade e finanças. Especificamente, o objetivo será a aplicação do Modelo Normal de Regressão Linear Clássico (MNRLC) aos dados financeiros e contábeis para dar apoio empírico à “medição econômica”. Para isso, discute-se as hipóteses do MNRLC e os problemas econométricos advindos da estimação dos parâmetros, inferência e violação das hipóteses. Os conceitos serão concatenados com aplicações práticas, inclusive com utilização de softwares livres.
Ementa
1. Introdução à econometria: a natureza da análise de regressão
2. Modelo de regressão simples: introdução
3. Abordagem Matemática dos Mínimos Quadrados (MQ)
4. Abordagem Estatística dos Mínimos Quadrados (MQ)
5. Teste de Hipóteses: modelo de regressão simples
6. Tópicos sobre o modelo de regressão simples
7. Regressão múltipla: estimação
8. Regressão múltipla: inferência
9. Tópicos sobre o modelo de regressão múltipla
10. Modelos de regressão com variáveis binárias
11. Violações das Hipóteses do MNRLC
12. Dados em painel
PROGRAMA
1. Introdução à econometria: a natureza da análise de regressão
1.1. Modelos econométricos: relação estatística versus determinística
1.2. Causalidade, regressão e correlação
1.3. Tipos de dados
2. Modelo de regressão simples: introdução
2.1. Exemplos
2.2. Interpretações e predições
2.3. Função de regressão populacional e amostral
2.4. Linearidade
2.5. O erro aleatório
3. Abordagem Matemática dos Mínimos Quadrados (MQ)
3.1. Equação da reta: o caso de dois pontos
3.2. Múltiplos pontos: estimação da reta por MQ
3.3. Regressão simples: cálculo por somatórios
3.4. Qualidade do ajustamento: o coeficiente de determinação
4. Abordagem Estatística dos Mínimos Quadrados (MQ)
4.1. Modelo matemático (econômico) versus modelo estatístico (econométrico)
4.2. O método econométrico
4.3. Modelo Normal de Regressão Linear Clássico (MNRLC): Hipóteses
4.4. Propriedades estatísticas dos estimadores de MQ: tendenciosidade, eficiência e consistência
5. Teste de Hipóteses: modelo de regressão simples
5.1. Variância dos estimadores
5.2. Teste de significância
5.3. Teste da significância geral da regressão: ANOVA
5.4. Teste de igualdade de dois coeficientes
5.5. Teste das restrições de igualdade linear
6. Tópicos sobre o modelo de regressão simples
6.1. Regressão pela origem
6.2. Variáveis padronizadas
6.3. Forma funcional
7. Regressão múltipla: estimação
7.1. Interpretação e significado dos coeficientes
7.2. Estimação por MQO
7.3. Coeficiente de determinação e correlações parciais
8. Regressão múltipla: inferência
8.1. Normalidade
8.2. Teste dos coeficientes individuais
8.3. Teste de significância da equação
8.4. Teste de restrições e igualdade dos coeficientes
8.5. Mais sobre formas funcionais
9. Tópicos sobre o modelo de regressão múltipla
9.1. Coeficientes beta
9.2. Modelos não-aninhados
9.3. Formas funcionais
9.4. Seleção de regressores
9.5. Teste LR
10. Modelos de regressão com variáveis binárias
10.1. Natureza das variáveis dummies
10.2. Modelos ANCOVA
10.3. Efeitos de interação
11. Violações das Hipóteses do MNRLC
11.1. Multicolinearidade
11.2. Heterocedasticidade
11.3. Autocorrelação
11.4. Especificação
12. Dados em painel
12.1. Dados empilhados
12.2. O modelo de efeito fixo
12.3. O modelo de efeito aleatório
12.4. Variáveis dummies no contexto de dados em painel
12.5. Teste para escolha do modelo
BIBLIOGRAFIA BÁSICA
DRAPER, N. and SMITH, H. Applied Regression Analysis. 3rd. ed., Wiley, New York, 1988.
FREIRE, C. A. L. Análise de modelos de regressão linear com aplicações. Campinas: UNICAMP, 1999. 356 p.
HOFFMANN, R. e VIEIRA, S. Análise de Regressão: uma introdução à Econometria. São Paulo: HUCITEC, 1983.
NETER, J. KUTNER, M.H, NACHSTEIN, C.J. e WASSERMAN, W. Applied linear statistical models. Irwin, 1996.
SOUZA, G. S. Introdução aos modelos de regressão linear e não-linear. Brasília, DF, EMBRAPA, Serviço de Produção de Informação 1998. 489 p.
WOOLDRIDGE, J. M. Introdução à econometria: uma abordagem moderna. 4. ed. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2010.
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR
ATKINSON, A. C.; RIANI, M. Robust diagnostic regression analysis. New York, Springer, 2000, 327 p.
BATES, D. M.; WATTS, D. G. Nonlinear regression analysis and its applications. New York, J. Wiley, 1988. 365 p.
GUJARATI, D; PORTER, D. C. Econometria básica. 5. ed. Porto Alegre: McGraw Hill, 2011.
HILL, R. C.; GRIFFITHS, W. E.; JUDGE, G. G. Econometria. 3. ed. São Paulo: Saraiva, 2010.
KHURI, A. I.; CORNELL, J. A. Response surfaces: designs and analyses. 2nd. ed., New York, Marcel Dekker, 1996. 51 p.
KUTNER, M. H. NETER, J. Applied linear statistical models. 5th. ed., Chicago: Irwin, 2005. 1396 p.
LEWIS-BECK, M. S. Applied regression: an introduction. Newbury Park, Sage, 1980. 79 p.
PINDYCK, R. S.; RUBINFELD, D. L. Econometria: modelos e previsões. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004.
STOCK, J. H.; WATSON, M. W. Econometria. São Paulo: Addison Wesley, 2004.
VITTINGHOFF, E. Regression methods in biostatistics: linear, logistic, survival, and repeated measures models. New York, Springer, 2005. 340 p.
aprovação
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Ricardo Rocha de Azevedo Coordenador do Curso de Pós-graduação em Ciências Contábeis |
Lucimar Antônio Cabral de Ávila Diretor da Faculdade de Ciências Contábeis |
 | Documento assinado eletronicamente por Ricardo Rocha de Azevedo, Coordenador(a), em 27/06/2022, às 13:25, conforme horário oficial de Brasília, com fundamento no art. 6º, § 1º, do Decreto nº 8.539, de 8 de outubro de 2015. |
| | Documento assinado eletronicamente por Lucimar Antônio Cabral de Avila, Diretor(a), em 28/06/2022, às 15:20, conforme horário oficial de Brasília, com fundamento no art. 6º, § 1º, do Decreto nº 8.539, de 8 de outubro de 2015. |
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| Referência: Processo nº 23117.038606/2022-20 | SEI nº 3707307 |