Autocorrelação

β1 + β2 PIBt + β3 Jt + ut (Modelo 1) Onde: I t = investimento no ano t, PIB t = PIB no ano t, J t = taxa de juros no ano t O arquivo 15dados_AUTOCORRELAÇÃO_Investimento apresenta 30 observações sobre I, PIB e J. 1. Ajustar o modelo da maneira usual e selecionar a opção RESÍDUOS. 2. Apresentar a equação ajustada e comentar o significado econômico dos coeficientes β2 e β3 obtidos. 3. Calcular os resíduos defasados de um período (Ut-1) e construir o gráfico de resíduos defasados Ut X Ut-1. Comentar se há motivos para acreditar que os erros estão correlacionados segundo um processo AR1. 4. Calcular ρ => correlação dos resíduos defasados Ut e Ut-1 5. Aplique o teste de Durbin Watson, para k=2 e N=30. Qual a conclusão do teste? 6. Se houver autocorrelação dos resíduos, reestime o Modelo 1 usando os Mínimos Quadrados Generalizados. a) Prepare os dados transformando os dados originais para criar as seguintes variáveis: It* = It - ρ It-1 B1* = 1 - ρ PIBt* = PIBt - ρ PIBt-1 Jt* = Jt - ρ Jt-1 b) Reestimar o modelo usando It* = B1* + β2 PIBt* + β3 Jt* + εt (solicitar constante=zero , já que B1* é o intercepto corrigido) 7. Escreva a equação estimada com o Método dos Mínimos Quadrados Generalizados. 8. Compare os resultados dos dois modelos estimados e comente. O que acontece com a significância do parâmetro B3??

ECONOMETRIA Prof. Patricia Maria Bortolon, D. Sc. Autocorrelação Fonte: GUJARATI; D. N. Econometria Básica: 4ª Edição. Rio de Janeiro. Elsevier- Campus, 2006 Corte Transversal x Série Temporal • Em geral, com dados em corte transversal, não haveria razões a priori para acreditar que o termo de erro ui referente a uma observação esteja correlacionado com o termo de erro de outra observação (ex: empresas, famílias, países observados em um mesmo momento no tempo) • Se tal ocorre…

Obs: O programa gretl foi utilizado para moldar os gráficos do exercício. (b) - Obtenha o correlograma para cada uma das séries e comente. Para s1: A função de autocorrelação seguinte para s1 cai rapidamente, indicando que s1 é estacionário. Função de autocorrelação para s1 Defas. FAC FACP Estat. Q [p-valor] 1 0,4628 *** 0,4628 *** 215,0862 [0,000] 2 0,2183 *** 0,0052 262,9722 [0,000] 3 0,0600 * -0,0545 *…

2014. LISTA DE FIGURAS 1. FIGURA 1 7 2. FIGURA 2 9 3. FIGURA 3 11 4. FIGURA 4 12 5. FIGURA 5 13 6. FIGURA 6 13 7. FIGURA 7 14 8. FIGURA 8 17 APRESENTAÇÃO O presente trabalho acadêmico é parte do segundo exercício escolar do primeiro semestre do ano de 2014…

temos um teste calculado mais negativo, ou seja rejeitamos Ho. Temos Ut estacionário com 95% de confiança e as series co-integram. Porem, o teste para ser valido não poderá ter auto-correlação, caso haja estimaremos ADF para validar a analise é necessário ver se há autocorrelação. Rodamos agora o Teste de Breush-Godfrey (BG) com defasagem para o teste = 1 para verificarmos se há autocorrelação. Hipóteses: Ho: não tem autocorrelação de primeira ordem Ha: Há autocorrelação…

Cap. 12 Violação da hipótese E(ui,uj) = 0 Y = β1 + β2 X2 + β3X3i + ui Quando essa hipótese é viciada, ou seja, E(ui,uj) ≠ 0 Temos o problema de autocorrelação Detectar I) Analise Gráfica a. û x tempo b. û x ût-1 II) Durbin – Watson Comandos clear infile ano y x using D:\data\dado1204.prn tsset ano  quando trabalha com dados de séries temporais scatter y x  gráfico de dispersão */ REGRESSÃO COM TODAS AS OBSERVAÇÕES Comandos: Gerar variaveis gen ly=ln(y) gen lx=ln(x)…

correlacionado com o termo perturbação. Consiste na aplicação do MMQO em dois estágios. No primeiro estágio estimam-se os parâmetros da equação na forma reduzida. No segundo estágio, utilizam-se os valores estimados (ao invés dos observados) das variáveis endógenas, obtidos no primeiro estágio, para estimar, mediante substituição no modelo original, as equações estruturais. As equações – reduzida, de oferta e demanda - serão submetidas à análise de três problemas: multicolinearidade,…

independentes 7 Modelo de Regressão Linear Múltipla 9 Método dos mínimos quadrados 11 Diagramas de Dispersão 14 Inferência Estatística do Modelo Estimado 15 Teste t – Significância individual 15 Significância Global - Teste F 16 Qualidade do Ajustamento 17 Multicolinearidade 18 Regressões Auxiliares 21 Heterocedasticidade 22 Teste White 23 Autocorrelação 24 Teste LM serial correlation 26 Teste de Durbin – Watson 27 Conclusão 28 Anexos 29 Índice de Figuras Figura 1 –…

Análise de Outliers Regressão linear Modelo Automático Inicialmente consideramos todas as variáveis do conjunto de dados e com auxílio do Software estatístico SPSS obtemos o modelo de regressão linear ajustado das 10 variáveis explicativas. A seguir serão mostrados os principais resultados da análise de regressão. Analisando o quadro acima, o coeficiente de determinação R² mostra que 63% da variabilidade total de Y é explicada pelo modelo. Observamos também ao…

-3,42. Vemos também que há tendência determinística e intercepto, dada a relevância estatística do “@trend” e do “c” a um nível de significância de 5%. . Para remover a tendência estocástica, foi necessário diferenciar a série uma vez. Após a diferenciação, o t-statistic, em módulo, ficou com um valor superior ao valor crítico a 5% (|-4,97|>|-3,42|). Além disso, foi removida também a tendência determinística, dado que o @trend perdeu sua significância estatística (t-statístic=…