Descrição: Curso preparatório para as disciplinas de estatística e econometria do concurso ANPEC
Início: 06 de maio de 2019
Calendário: clique aqui para ver o calendário de upload das aulas
Duração: 31 aulas
Término: 06 de agosto de 2019

Validade do Curso: Até 01/10/2020
 

Programa

Conceitos fundamentais: médias aritméticas simples, ponderada, geométrica, harmônica. Outras estatísticas comumente empregadas: moda, coeficiente de assimetria, mediana.
Probabilidade: definição e principais resultados.
Probabilidade: Teorema de Bayes
Variáveis aleatórias discretas: definição, distribuição de uma variável aleatória, função densidade de probabilidade, função distribuição acumulada.
Variáveis aleatórias discretas: momentos de uma variável aleatória discreta: valor esperado, variância. Variáveis aleatórias importantes: Bernoulli, binomial.
Variáveis aleatórias discretas: Poisson, geométrica, hipergeométrica, uniforme discreta.
Variáveis aleatórias contínuas: função densidade de probabilidade e função distribuição acumulada.
Variáveis aleatórias contínuas: momentos de uma variável aleatória contínua: valor esperado, variância. Variáveis aleatórias importantes: normal, lognormal, exponencial, uniforme contínua.
Variáveis aleatórias múltiplas: distribuição conjunta, distribuição marginal, distribuição condicional, independência estatística.
Variáveis aleatórias múltiplas: covariância e coeficiente de correlação, momentos condicionais: média, variância.
Outras variáveis aleatórias importantes: t, F, e qui-quadrada.
Estimação por ponto: média populacional, proporções. Distribuição dos estimadores. Estimação intervalar. Aproximação da binomial pela normal.
Estimação para a variância populacional. Teorema de Tchebycheff. Lei dos Grandes Números. Teorema Central do Limite.
Testes de hipóteses: conceitos básicos, tipos de erros (tipo I e tipo II).
Testes de hipóteses: potência do teste. Relação com intervalos de confiança.
Revisão de álgebra linear e álgebra matricial de variáveis aleatórias.
Regressão linear: modelo clássico, estimadores de mínimos quadrados ordinários.
Regressão linear: testes de hipótese e intervalos de confiança para o estimador de mínimos quadrados ordinários.
Regressão linear: multicolinearidade. Variáveis explicativas categóricas e uso de dummies.
Regressão linear: testes de diagnóstico. Violação das hipóteses básicas do modelo clássico, heterocedasticidade e autocorrelação serial.
Regressão linear: endogeneidade, variáveis instrumentais, sistemas de equações simultâneas.
Modelos autoregressivos e de defasagens distribuídas.
Séries temporais: introdução, modelos auto-regressivos, de médias móveis e mistos.
Séries temporais: tendências determinísticas, passeio aleatório, raízes unitárias.
Séries temporais: análise de cointegração.
Números-índices: índices de Layspères e de Paasche. Propriedades ideais de um número índice. Mudança de base e deflacionamento de dados.

Bibliografia sugerida:
Básica
GUAJARATI, D. Basic Econometric. New York: McGraw-Hill, 1995
HOFFMANN, R. Estatística para Economistas. Rio de Janeiro: Pioneira, 1973.
KMENTA, J. Elementos de Econometria. São Paulo: Atlas, 1994.
MEYER, P. L. Probabilidade – Aplicações à Estatística. São Paulo: Livros Técnicos e Científicos Editora, 1983.
TOLEDO, G.L e OVALLE, I.I Estatística Básica. São Paulo: Atlas, 1995.

Complementar
HILL, C; GRIFFITHS, W & JUDGE,G. Econometria. São Paulo: Saraiva, 2000.
MADDALA, G. Introduction to Econometrics. New York: MacMillan.
PINDYCK, R. e Rubenfeld, D. Econometric Models and Economic Forecasts. New York: McGraw-Hill.
WALPOLE, R. E. – Introduction to Statistics. New York: MacMillan, 1979.