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A Contribuição da Econometria para a Análise Econômica

A Contribuição da Econometria para a Análise Econômica. José L. Carvalho Universidade Santa Úrsula. APRESENTAÇÃO. 1- O QUE É ECONOMETRIA 2- O QUE SE QUER COM A ECONOMETRIA? 3- O QUE É UM MODELO ESTRUTURAL? 4- O QUE É UMA FORMA REDUZIDA ? 5- PRÁTICA COMUM

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A Contribuição da Econometria para a Análise Econômica

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Presentation Transcript


  1. A Contribuição da Econometria para a Análise Econômica José L. Carvalho Universidade Santa Úrsula

  2. APRESENTAÇÃO 1- O QUE É ECONOMETRIA 2- O QUE SE QUER COM A ECONOMETRIA? 3- O QUE É UM MODELO ESTRUTURAL? 4- O QUE É UMA FORMA REDUZIDA? 5- PRÁTICA COMUM 6- CONTRIBUIÇÕES PARA O DESENVOLVIMENTO DA ECONOMIA

  3. 1- O QUE É ECONOMETRIA Economia: por meio de modelos de comportamento procura explicar a ação humana condicionada às instituições sociais, ao conhecimento (tecnologia) e à disponibilidade de recursos; • A linguagem científica: Matemática; • Inferência sobre a realidade: Estatística

  4. 1- O QUE É ECONOMETRIA Problemas com inferência estatística na Economia • Simultaneidade e complexidade das relações econômicas; • O processo econômico se desenvolve ao longo do tempo: exige uma aproximação dinâmica (dificuldade de se trabalhar com estoques e fluxos);

  5. 1- O QUE É ECONOMETRIAProblemas com inferência estatística na Economia • Tanto as variáveis quanto as relações analisadas são de natureza estocástica; • Perturbações aleatórias: • Variáveis, deliberada ou acidentalmente, são deixadas de fora do modelo; • Efeito de variáveis não observáveis ou passíveis de erros de mensuração.

  6. 1- O QUE É ECONOMETRIAProblemas com inferência estatística na Economia • Variáveis sujeitas a erros de medida: • Erros de agregação (estoque de capital); • O que se mede não é exatamente o que se quer (renda permanente x renda corrente observada). • Os problemas com a inferência estatística em Economia provocaram o desenvolvimento de métodos para saná-los: Econometria.

  7. 2- O QUE SE QUER COM A ECONOMETRIA? • Estimar empiricamente modelos de comportamento com elementos estocásticos, sistemáticos e assistemáticos. • Comportamento gera variáveis aleatórias e os modelos descrevem sua distribuição condicionada. • De um modo geral o comportamento é representado por parâmetros: estimar, promover testes e previsões.

  8. 2- O QUE SE QUER COM A ECONOMETRIA? • Realidade complexa está refletida nas informações estatísticas: dados (variáveis) • Com a Teoria Econômica elaboram-se modelos matemáticos para descrever o processo que produziu tal realidade (dados estatísticos).

  9. 2- O QUE SE QUER COM A ECONOMETRIA? • Por meio da Econometria procura-se estimar empiricamente o modelo matemático que estrutura o comportamento humano. • Resultados confrontados com a realidade por meio de testes e previsões.

  10. 3- O QUE É UM MODELO ESTRUTURAL? O modelo matemático que descreve o fenômeno a ser estudado: • Forma estrutural: relações que caracterizam o comportamento humano e identidades ­ variáveis endógenas e exógenas; • Forma reduzida: não descreve comportamento, mas nos fornece como cada variável endógena reage a variações nas exógenas.

  11. 3- O QUE É UM MODELO ESTRUTURAL? • Variáveis endógenas refletem o comportamento humano que se quer explicar; • Variáveis exógenas são condicionantes do comportamento que se modela. • Um modelo econométrico é dito completo quando o número de variáveis (endógenas + exógenas) é igual ao número de equações e identidades que o definem.

  12. 3- O QUE É UM MODELO ESTRUTURAL? Seja o sistema completo no qual todas as funções possuem derivadas parciais contínuas: • y = vetor m x 1 de variáveis (endógenas); • z = vetor n x 1 de variáveis (exógenas); • A (n x m), B (m x m), Δ (n x n) e Γ (m x n) são parâmetros ordenados em matrizes; • u (m x 1) e v (n x 1) são inovações estocásticas: By +Γz = u Ay +Δz = v

  13. 3- O QUE É UM MODELO ESTRUTURAL? • Como escolher quais serão endógenas e quais exógenas? • Exógenas se os efeitos das variáveis endógenas sobre elas forem negligenciáveis. • As inovações estocásticas devem ser tais que exista f(u,v), função de densidade de probabilidade conjunta.

  14. 4- O QUE É UMA FORMA REDUZIDA? • Representa a solução do modelo estrutural, isto é, apresenta as variáveis endógenas como dependentes apenas das exógenas. • Condições para obtenção de uma forma reduzida de um modelo estrutural: i) A = 0 e portanto Δz = v só relaciona variáveis exógenas;

  15. 4- O QUE É UMA FORMA REDUZIDA? ii) Os elementos de u e v são estocasticamente independentes: f(u, v) = f1(u) * f2(v); iii) ≠ 0 para qualquer ponto do espaço possível f(u, v) > 0, (garante uma solução local).

  16. 4- O QUE É UMA FORMA REDUZIDA? • Forma reduzida: Y = Π z + w Π = ­ B-1Γ w = B-1 u Sob (i) a (iii) se obtém que: g(y, z) = g(y|z) * g2(z)

  17. 4- O QUE É UMA FORMA REDUZIDA? • Toda informação pertinente às observações sobre as relações entre y e z estão contidas na função de verossimilhança condicional g(y|z). • Em Y = Π z + w, todas as variáveis em z são dadas, similarmente ao que ocorre nas regressões e Π pode ser estimado por OLS. • Obtido Π é possível obterem-se de forma única B e Γ? Isso nos conduz ao problema da identificação em Econometria.

  18. 5- PRÁTICA COMUM Pelas dificuldades de se construir um modelo econométrico completo usamos uma equação • Modelos de uma equaçãosob as hipóteses de Gauss-Markov (G-M) Y = Xβ + ε Estimador de OLS de β é BLUE • Correções pela não verificação das condições de G-M.

  19. 5- PRÁTICA COMUM • Se algumas das variáveis em X são endógenas: métodos de máxima verossimilhança com informação limitada, como por exemplo, 2SLQ e IV. • Por vezes se deseja inferir sobre mudanças na estrutura econômica (parâmetros ou intervenções de política econômica): como fazer se as observações estão sujeitas à estrutura vigente?

  20. 5- PRÁTICA COMUM • Se há informação suficiente é possível inferir sobre a estrutura antes da mudança e com isso, inferir sobre a mudança. • Em geral há pouca informação sobre a mudança: variáveis dummies; regressão com parâmetros variáveis (filtros de Kalman). • Modelos de séries temporais para previsão e geração de variáveis não observaveis.

  21. 6- CONTRIBUIÇÕES • A CPP e o conceito de Produto Potencial: output gap. • Curva de Phillipis e as expectativas. • Como usar estes conceitos se não existem tais informações? Função de produção agregada, ajuste de uma tendência temporal. Modelos de formação de expectativas para aplicações empíricas. • Conceitos empíricos: nonaccelerating inflation rate of capacity utilization; (NAIRU) e nonaccelerating inflation rate of labor utilization (NAILU).

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