ECONOMETRIA WOOLDRIDGE PDF

Econometria I. Carvalheiro, Nelson. Econometria Impresso no Brasil. Printed in Brazil. Nenhuma parte deste livro podera ser reproduzida, sejam quais forem os meios emprega- dos, sem a permissao, por escrito, da Editora.

Author:Arashikinos Akinogami
Country:Iraq
Language:English (Spanish)
Genre:Art
Published (Last):28 October 2017
Pages:393
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ISBN:271-7-79605-729-4
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O apndice deste captulo mostra que as condies necessrias para j80, j8, minimizarem 2. De nossos clculos anteriores, sabemos que as solues para as condies de primeira 30 Introduo Econometria Editora Thomson ordem de MQO so dadas por 2.

O nome mnimos quadrados ordinrios vem do fato de que essas estimativas minimizam a soma dos resduos quadrados. Quando vemos o mtodo de mnimos quadrados ordinrios como um mtodo que minimiza a soma dos resduos quadrados, natural perguntar: por que no minimizar alguma outra funo dos resduos, como o valor absoluto dos resduos?

De fato, como discutiremos brevemente na Seo 9. Mas esse procedi mento tambm tem suas desvantagens. Primeiro, no podemos obter frmulas para os estimadores resultantes; dado um conjunto de dados, as estimativas devem ser obtidas por rotinas de otimizao numrica.

Em conseqncia, a teoria estatstica para estimadores que minimizam a soma dos resduos absolutos muito complicada. Minimizar outras funes dos resduos, como a soma de cada resduo elevado quarta potncia, tem desvantagens similares. Nunca deveramos escolher nossos estima dores para minimizar, por exemplo, a soma dos prprios resduos, pois resduos grandes em magnitu de e com sinais opostos tendem a se cancelar.

Com o mtodo MQO, seremos capazes de derivar, de modo relativamente fcil, inexistncia de vis, consistncia e outras importantes propriedades estats ticas. E mais, como as equaes 2. A notao y leia-se v chapu enfatiza que os valores previstos da equao 2. Nestas situa es, 0o no , por si mesmo, muito interessante. Ao usar 2. A equao 2. Como a FRA obtida para uma dada amostra de dados, uma amostra nova gerar uma incli nao e um intercepto diferentes na equao 2.

Ela nos diz o quanto varia y quando x aumenta em uma unidade. Agora, vamos apresentar vrios exemplos de regresses simples obtidas de dados reais. Em outras palavras, vamos encontrar as estimativas de intercepto e de inclinao a parjtir das equaes 2.

Como esses exemplos compreendem muitas observaes, os clculos foram feitos usando pro- Wooldridge Captulo 2 O Modelo de Regresso Simples 31 gramas economtricos. Neste ponto, no se preocupe muito em interpretar as regresses; elas no esto, necessariamente, revelando uma relao causal. At aqui, no dissemos nada sobre as proprie dades estatsticas do mtodo MQO. Na Seo 2.

Seja x o retorno mdio da ao sobre o patrimnio rm a , dos trs anos anteriores, da empresa do diretor executivo. RAW contm informaes sobre diretores executivos para o ano de ; esses dados foram obtidos da revista Business W eek 6.

Como interpretamos a equao? Como 2. Podemos facilmente usar 2. Muitos outros fatores afetam o salrio. Essa somente a nossa pre viso a partir da reta de regresso de MQO de 2. A reta estimada est representada na Figura 2. Outra amostra de dados levar a uma reta de regresso diferente, que pode estar, ou no, mais prxima da reta de regresso populacional.

Usando os dados do arquivo WAGE1. Isso, evidentemente, tolice. Ocorre que apenas 18 pessoas na amostra de tm menos que oito anos de edu cao formal. A inclinao estimada em 2. Esses efeitos so razoavelmente grandes. Devido natureza linear de 2.

Qual esse valor em dlares de ? S ugesto : voc tem informao suficiente, no Exemplo 2. RAW contm dados sobre resultados eleitorais e gastos de campanha de disputas entre dois partidos, para a H ouse o f R epresentatives dos Estados Unidos equivalente a uma cmara fede ral.

H dois candidatos em cada disputa: A e B. Seja v o to A a percentagem de votos recebida pelo Candidato A e p a rtA a percentagem dos gastos totais de campanha que cabem ao Candidato A. Muitos outros fatores alm de p a rtA afetam o resultado eleitoral incluindo a qualidade dos candidatos e os valo res absolutos dos gastos de A e B. No entanto, podemos estimar um modelo de regresso simples para descobrir se gastar mais do que o concorrente implica uma percentagem maior de votos.

No fica claro se isso revela ou no um efeito causal, mas isso crvel. Em alguns casos, a anlise de regresso no usada para determinar a causalidade, mas para sim plesmente observar se duas variveis so positiva ou negativamente relacionadas, de modo muito pare cido com uma anlise padro de correlao. Um exemplo disso ocorre no Problema 2. A res posta parece razovel?

Uma Nota sobre Term inologia Em muitos casos, indicaremos a estimao de uma relao atravs de MQO ao escrever uma equao como 2. Algumas vezes, por motivo de brevidade, til indicar que uma regres so de MQO foi estimada sem realmente escrever a equao. Freqentemente, indicaremos que a equao 2.

Para aplicaes especficas, substituiremos y e x por seus nomes. Assim, para obter 2. Ao usarmos essa terminologia em 2. Esse caso apropriado para a maioria das aplicaes. A no ser que seja explicitamente dito de outro modo, sempre estimaremos um intercepto juntamente com uma inclinao. Talvez, a melhor maneira de pensar nessas propriedades perceber que elas so caractersticas de MQO para uma determinada amostra de dados.

Elas podem ser contrastadas com as propriedades esta tsticas de MQO, o que requer a derivao das caractersticas das distribuies amostrais dos estima- dores. Discutiremos as propriedades estatsticas na Seo 2. Muitas das propriedades algbricas que derivaremos parecero triviais.

No entanto, ter uma com preenso dessas propriedades ajuda-nos a entender o que acontece com as estimativas de MQO e esta tsticas relacionadas quando os dados so manipulados de determinadas maneiras, como quando variam as unidades de medida das variveis dependente e independentes.

O resduo de MQO associado a cada observao i, r a diferena entre y, e seu valor estimado, como dado na equao 2. Se i positivo, a reta subestima y ,; se i negativo, a reta superestima y,. Em outras palavras, nenhum dos pontos dos dados deve, realmente, estar sobre a reta de MQO.

Valores Estimados e Resduos dos 15 Primeiros Diretores Executivos nobsd rma salrio salchapu uchapu 1 14,1 1. Como pode ser visto dos u chapus p ositivo s, o quinto diretor executivo ganha mais do que prevemos a partir da reta de regresso de MQO.

Vamos discutir as trs mais importantes. Isso no diz nada sobre o resduo de qualquer observao i em particular. Isso resulta da co dio de primeira ordem 2. Em outras palavras, s considerarmos a equao 2. Isso exata mente o que a equao 2. RAW, o salrio-hora mdio da amostra 5,90, arredondado para duas casas decimais, e a educao formal mdia medida em anos 12, A razo de esses nmeros no serem exatamente os mesmos que ns arredondamos o salrio-hora e os anos de educao formal mdios, assim como as estimativas de intercepto e de inclinao.

Se, inicialmente, no tivssemos arredondado nenhum dos valores, obteramos respostas mais aproximadas, mas essa prtica teria pouco efeito til. Ao escrever cada como o seu valor estimado mais seu resduo, temos outro modo de interpre tar uma regresso de MQO. Para cada i, escreva 2. Alm disso, as propriedades 1 e 2 Wooldridge Captulo 2 O Modelo de Regresso Simples 37 podem ser usadas para mostrar que a covarincia amostrai entre y; e i zero. Portanto, podemos ver MQO como um mtodo que decompe cada y,- em duas partes: um valor estimado e um resduo.

Os valores estimados e os resduos so no-correlacionados na amostra.

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