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Programa Pós-Graduação em Economia Métodos Quantitativos III 2016

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Horário:

Quarta-feira 10:00-12:00 Quinta-feira 08:00 – 10:00

Contatos:

email: [email protected]

Home Page: http://www.ufjf.br/wilson_rotatori/ensino/metodos-quantitativos-iii/

Horário de Atendimento: Professor :à combinar (favor enviar e-mail antecipadamente) Monitor: Ricardo Barbosa Lima (Horário: Terça-Feira 16:00 às 18:00 )

Ementa: Ementa: Ementa:

Ementa: Processos Estocásticos, Conceito de Estacionariedade, Modelos ARIMA, Modelos ARCH-GARCH e Extensões, Raiz Unitária, Cointegração, Modelos VAR/VECM.

Objetivo: Objetivo: Objetivo:

Objetivo: O objetivo do curso é apresentar aos alunos as formulações teóricas básicas da modelagem de séries de tempo com ênfase na sua interpretação e aplicabilidade aos problemas econômicos.

Estrutura: O Estrutura: O Estrutura: O

Estrutura: O curso está dividido em duas partes:

1) Modelos univariados destacando-se a previsão e estimação de volatilidade bem como o problema das séries não estacionárias e as implicações econômicas do conceito de cointegração.

2) Modelos vetoriais destacando-se a sua utilização para testes de causalidade e interpretação de impulso resposta e novamente abordada a questão da não estacionariedade e suas implicações através do conceito de cointegração e modelos vetoriais de correção de erros.

Didática: Didática: Didática:

Didática: Aulas expositivas onde são apresentadas as formulações teóricas com material de apoio em PowerPoint. Disponibilização de monitor para apoio na preparação dos trabalhos. Avaliação:

Avaliação: Avaliação:

Avaliação: O discente é estimulado através da preparação de três resenhas a realizar uma pesquisa bibliográfica estabelecendo uma análise crítica da abordagem metodológica de séries de tempo empregada em trabalhos publicados em revistas científicas (Apenas no Extrato Qualis A e B). Com essa abordagem objetiva-se estabelecer ligações entre os desenvolvimentos recentes presentes na literatura empírica e a fundamentação teórica proposta nos tópicos abordados em aulas expositivas.

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Programa Programa Programa Programa Parte I Séries de Tempo Univariadas Parte I Séries de Tempo UnivariadasParte I Séries de Tempo Univariadas

Parte I Séries de Tempo Univariadas, Raízes Unitárias e Cointegração, Raízes Unitárias e Cointegração, Raízes Unitárias e Cointegração, Raízes Unitárias e Cointegração 1. Introdução e Definições Básicas

(Hamilton: Cap 2, Cap. 3 - 3.1 e 3.2 /Moretin e Toloi: Cap 1 e 2 / Enders: Cap.1) a. Objetivo da Análise de Séries de Tempo

b. Transformações e operadores c. Definição de processos estacionários d. Função de Autocovariância

2. Modelos ARIMA (Hamilton: Cap. 3 / Moretin e Toloi: Caps. 5 à 9 / Enders: Cap.2) a. Identificação

b. Estimação c. Previsão

3. Modelos de Variância Condicional (Hamilton: Cap 21 / Moretin e Toloi: Cap14 / Enders: Cap.3)

a. Modelos ARCH b. Modelos GARCH

c. Extensões: Modelos EGARCH e ETARCH

4. Raízes Unitárias e Cointegração(Maddala e Kim: Caps. 3, 4 e 5: 5.3 e 5.4 / Enders: Cap. 4)

a. Introdução e Implicações para Modelos Econômicos b. Especificação de Componentes Determinísticos c. Testes com a Hipótese Nula de Raiz Unitária d. Testes com a Hipótese Nula de Estacionariedade e. Modelo de Correção de Erros

f. Definição de Cointegração Parte Parte Parte

Parte II AnáliseII AnáliseII AnáliseII Análise VetorialVetorialVetorialVetorial

1. Processos Autoregressivos Vetoriais (VAR) (Lütkepohl: Caps.2 e 3 / Enders: Cap. 5)

a. Propriedades Básicas

b. Representação de Média Móvel c. Autocovariâncias e Autocorrelações d. Estimação

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g. Funções de Impulso Resposta h. Decomposição de Erro da Variância

2. Determinação da Ordem e Testes de Diagnóstico (Lütkepohl: Cap. 4) a. Testes de Determinação da Ordem

b. Critérios para Seleção da Ordem

c. Testes de Autocorrelação, Normalidade e Quebras Estruturais 3. Cointegração(Juselius: Cap. 2: 2.3 e 2.4 e Caps. 5 e 6)

a. Dependência Temporal de Dados Macroeconômicos b. Formulação Estocástica

c. Modelo VAR Cointegrado

d. Tendências Comuns e a Representação em Média Móvel e. Componentes Determinísticos no Modelo VARCointegrado

4. Estimação do Modelo I(1) e Determinação do Rank (Juselius: Caps. 7 e 8) a. Estimador de Máxima Verossimilhança (Johansen)

b. Normalização e Unicidade c. Teste do Rank

d. Variáveis Dummy e Componentes Determinísticos e. Determinação do Rank

Plano de aulas

Aula

Aula

Aula

Aula

Data

Data

Data

Data

Tópico

Tópico

Tópico

Tópico

Tipo de Aula

Tipo de Aula

Tipo de Aula

Tipo de Aula

1 15/06 Apresentação do Programa/Definições

Básicas Expositiva

2 16/06 Definições Básicas/Modelos ARIMA Expositiva

3 22/06 II EEA NÃO HAVERÁ AULA

4 23/06 II EEA NÃO HAVERÁ AULA

5 29/06 Modelos ARIMA (Classificação) Expositiva

6 30/06 Modelos ARIMA (Classificação) Expositiva

(4)

8 07/07 Modelos ARIMA (Previsão) Expositiva

9 13/07 Modelos GARCH/ARCH Expositiva/Entrega Resenha 1

10 14/07 Modelos GARCH/ARCH Expositiva/

11 20/07 Modelos GARCH/ARCH Expositiva

12 21/07 Modelos GARCH/ARCH Expositiva

13 27/07 Raízes Unitárias/Cointegração Expositiva

14 28/07 Raízes Unitárias/Cointegração Expositiva

15 03/08 Raízes Unitárias/Cointegração Expositiva

16 04/08 Processos Autoregressivos Vetoriais Expositiva/Entrega Resenha 2 17 10/08 Processos Autoregressivos Vetoriais Expositiva

18 11/08 Processos Autoregressivos Vetoriais Expositiva 19 17/08 Determinação da Ordem e Testes

Diagnóstico Expositiva

20 18/08 Teste Causalidade/Funções de Impulso

Resposta Expositiva 21 24/08 Cointegração Expositiva 22 25/08 Cointegração Expositiva 23 31/08 Cointegração Expositiva 05/09 --- Entrega Resenha 3 Avaliação: Avaliação:Avaliação: Avaliação:

A avaliação será composta por 3 resenhas todos avaliados individualmente. O conceito final é obtido pela soma ponderada dos resultados de tal forma que:

(5)

um artigo publicado em cada um dos seguintes temas que compõem a ementa: 1) Modelos ARIMA; 2) Modelos de Variância Condicional (ARCH/GARCH); 3) Processos Autoregressivos Vetoriais (VAR) – Raiz Unitária – Cointegração.

A r A r A r

A resenha deve sesenha deve sesenha deve sesenha deve ser impressa e conter no máximo 15er impressa e conter no máximo 15er impressa e conter no máximo 15er impressa e conter no máximo 15 páginas em espaço 1,5 usando fonte páginas em espaço 1,5 usando fonte páginas em espaço 1,5 usando fonte páginas em espaço 1,5 usando fonte times new Roman 12pts com margens de 2cm.

times new Roman 12pts com margens de 2cm. times new Roman 12pts com margens de 2cm.

times new Roman 12pts com margens de 2cm. O texto da resenha deve conter o assunto ou o tema, o problema elaborado pelo o autor, as ideias centrais, os argumentos e ideias secundárias do artigo, uma conclusão apresentando sua crítica pessoal construída por uma interpretação sua crítica pessoal construída por uma interpretação sua crítica pessoal construída por uma interpretação sua crítica pessoal construída por uma interpretação crítica da abordagem do autor que seja fundamentada em uma revisão bibliográfica, ou seja, crítica da abordagem do autor que seja fundamentada em uma revisão bibliográfica, ou seja, crítica da abordagem do autor que seja fundamentada em uma revisão bibliográfica, ou seja, crítica da abordagem do autor que seja fundamentada em uma revisão bibliográfica, ou seja, considerando outros textos e autores

considerando outros textos e autores considerando outros textos e autores

considerando outros textos e autores e tambéme tambéme tambéme também por uma análise emppor uma análise emppor uma análise empírica por uma análise empírica írica írica e finalmente a bibliografia. Sugere-se fortemente a consulta a manuais de metodologia científica para elaboração do texto (Vejam links disponíveis na página do curso).

Não serão aceitos argumentos como o texto é fácil de ler ou ele me ajudou a compre Não serão aceitos argumentos como o texto é fácil de ler ou ele me ajudou a compre Não serão aceitos argumentos como o texto é fácil de ler ou ele me ajudou a compre Não serão aceitos argumentos como o texto é fácil de ler ou ele me ajudou a compreender ender ender ender melhor os assuntos abordados na disciplina.

melhor os assuntos abordados na disciplina. melhor os assuntos abordados na disciplina. melhor os assuntos abordados na disciplina.

Bibliografia:

BANERJEE, A.; DOLADO, J. J.; MESTRE, R. Error-correction mechanism tests for cointegration in a single equation framework. Journal of Time Series Analysis, v. 19, n.3, p. 267-283, 1998.

BLANCHARD, O., QUAH, D. The dynamic effects of aggregate demand and supply disturbances. American Economic Review, v. 79, p. 655-673, 1989.

BOLLERSLEV, T. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity.

Journal of

Econometrics, v. 31, p. 307-327, 1986.

BOLLERSLEV, T. Finance econometrics: past developments and future challenges.

JournalofEconometrics, v. 100, p. 41-51, 2001.

BUENO, R. L. S. Econometria de séries temporais. São Paulo: Cengage Learning, 2008. CANOVA, F. The economics of VAR models. In HOOVER, K. D. (Org.).

Macroeconometrics:

Developments, tensions and prospects....Boston: Kluwer Academic Publishers, 1995.

CARRION-i-SILVESTRE, J.L.; KIM, D. PERRON,P. GLS-based unit root tests with multiple structural breaks both under the null and the alternative hypothesis. Econometric Theory, v. 25, p. 1754-1792, 2009.

CAMPBELL, J. Y., SHILLER, R. J. Interpretingcointegrated models.

Journal of Economic

Dynamics and Control, v.12, p. 505-522, 1988.

(6)

CLEMENTS, M. P, MIZON, G. E .Empirical Analysis of Macroeconomic Time Series: VAR and Structural Models. European Economic Review, v.35, p. 887-932, 1991.

DAVISON, J. E. H., HENDRY, D. F., SRBA, F., YEO, S. Econometric modeling of the aggregate time-series relationship between consumer’s expenditure and income in the United Kingdom.

Economic Journal, v. 88, p. 661-692, 1978.

DICKEY, D.A., FULLER, W.A. Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, v.74, p. 427-431, 1979.

DUFOUR, J-M; PELLETIER, D.; RENAULT, E. Short run and long run causality in time series: inference. Journal of Econometrics, v. 132, p. 337-362, 2006.

ENDERS, W.Applied econometric time series. Hoboken: John Wiley & Sons. 2004.

ENGLE, R. F.; GRANGER, C.W. J. Cointegration and error correction: representation, estimation and testing. Econometrica, v. 55, n. 2, p.251-276, 1987.

ENGLE, R. F. Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of U. K. inflation. Econometrica, v. 50, p. 987-1008, 1982.

ENGLE, R. F. ARCH: selected readings. New York: Oxford University Press, 1995. 424p. ELLIOT, G., ROTHENBERG, T.J., STOCK, J. H. Efficient tests for an autoregressive unit root.

Econometrica, v.64, n. 4, p. 813-836, 1996.

ESTEVE, V.; NAVARRO-IBÁÑEZ, M.; PRATS, M. A. The Spanish structure of interest rates revisited: cointegragion with multiple structural breaks, 1974-2010.

International Review of

Economics and Finance. doi: 10.1016/j.iref.2012.04.07, 2012.

FAVERO, C. A. The econometrics of monetary policy: an overview. IGIER-Bocconi University. Mimeo, 2008.

GHOUDI, K. RÉMILLARD, B. Comparison of specification tests for GARCH models.

Computational Statistics and Data Analysis, v.76, p. 291-300, 2014.

GLOSTEN, L. R., JAGANNATHAN, R., RUNKLE, D. E. On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. The Journal of Finance, v.48, n.5, p. 1779-1801, 1993.

HAMILTON, J. D. Time series analysis. Princeton: Princeton University Press, 1994. 820p. HARVEY, A. C. Time series models. Deddington: Philip Allan, 1993.

HARVEY, D. I.; LEYBOURNE, S. J.; TAYLOR, R. A.M. Testing for unit roots in the possible presence of multiple trend breaks using minimum Dikcey-Fuller statistics.

Journal of

Econometrics, v. 177, p. 265-284, 2013.

HENDRY, D. F. Dynamic econometrics. Oxford: Oxford University Press, 1995. 869p.

HENDRY, D.F., JUSELIUS, K. Explainigcointegration analysis: part I. Energy Journal, v.21, n.1, p. 1-42.

(7)

Oxford: Oxford University Press, 1996.

JOHANSEN, S.; JUSELIUS, K. Identification of the long-run and short run structure: an application to the ISLM model. Journal of Econometrics, v. 63, p. 7-36, 1994.

JOHANSEN, S. Modelling of cointegration in the vector autoregressive model.

Economic

Modelling, v.17, p. 359-373, 2000.

JOHANSEN, S. The interpretation of cointegrating coefficients in the cointegrated vector autoregressive model. Discussion paper n. 14. Department of Theoretical Statistics, University of Copenhagen, 2002.

JUSELIUS, K. The cointegrated VAR model: methodology and applications. New York: Oxford University Press, 2006. 457p.

KEJIRIWAL, M.; PERRON, P. Testing for multiple structural changes in cointegrated regression models. Journal of Business and Economic Statistics, v.28, p. 503-522, 2010.

KIM, D.; PERRON, P. Unit root tests allowing for a break in the trend function under both the null and the alternative hypothesis. Journal of Econometrics, v. 148, p 1-13, 2009.

KING, R. G., PLOSSER, C. I., STOCK, J. H., WATSON, M. W. Stochastic trends and economic fluctuations. American Economic Review, v. 81, p. 819-840, 1991.

KULPERGER, R. YU, H. High moment partials sum processes of residuals in GARCH models and their applications. The Annals of Statistics, v. 33, n.5, p. 2395-2422, 2005.

KWIATKOWSKI, D.; PHILLIPS, P.C.B.; SCHMIDT, P.; SHIN,Y. Testing the null hypothesis of stationary against the alternative of a unit root.

Journal of Econometrics, v.54, p. 159-178, 1992.

LEE, J; STRAZICICH, M. C. Minimum Lagrange multiplier unit root test with two structural breaks. The Review of Economics and Statistics, v. 85, n. 4, p. 1082-1089, 2003.

LUCAS, R. E. Econometric policy evaluation: A critique in BRUNNER, K, MELTZER, A. (ed), The Phillips Curve and Labor Markets, Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, n.1, p. 19-46, 1976.

LÜTKEPOHL, H.

New introduction to multiple time series analysis, Heidelberg:

Springer-Verlag, 2005. 764p.

LUMSDAINE, R. L. PAPELL, D. H. Multiple trend breaks and the unit-root hypothesis. The

Review of Economics and Statistics, v. 79, n.2, p. 212-218, 1997.

MADDALA, G.S.; KIM, I. M. Unit roots, cointegration and structural change. Cambridge: Cambridge University Press, 1998. 505p.

MORETTIN, P. A.; TOLOI, C. M. C.

Análise de sériestemporais. São Paulo: Egard Blucher,

2006. 538p.

(8)

NELSON, H. L. Conditional heteroskedasticity in asset returns.

Econometrica, v. 59, p.

347-370, 1991.

PESARAN, M. H., SHIN, Y. Long-run structural modeling. Econometric reviews, v.21, n.1, p. 49-87, 2002.

PERRON, P. The great crash, the oil price shock and the unit root hypothesis, Econometrica, v. 57, p. 1361-1401, 1989.

PERRON, P. NG, S. Useful modifications to some unit root tests with dependent errors and their local asymptotic properties. The Review of Economic Studies, v. 63, n. 3, p. 435-463, 1996. PERRON, P.; RODRIGUEZ, G. GLS detrending , efficient unit root tests and structural change.

Journal of Econometrics, v. 115, p. 1-27, 2003.

PHILLIPS, P. C. B., XIAO, Z. A primer on unit root tests. Journal of Economic Surveys, v.12, n.5, p. 423-470, 1998.

PHILLIPS, P. C. B., PERRON, P. Testing for a unit root in a time series regression. Biometrika, v. 75, n.2, p. 335-346, 1988.

SIMS, C. A. Macroeconomics and reality. Econometrica, v. 48, p. 1-48, 1980.

WICKENS, M. R. Interpreting cointegrating vectors and common stochastic trends. Journal of

Econometrics, v. 74, p. 255-271, 1996.

ZAKOIAN, J. M. Threshold heterokedasticity models. Journal of Economic Dynamics and

Control, v. 18, p. 931-955, 1994.

ZIVOT, E.; ANDREWS, D. W. K. Further evidence on the great crash, the oil-price shock, and the unit-root hypothesis. Journal of Business & Economic Statistics, v. 10, n.3, p. 251-270, 1992.

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