OBJETIVOS
Apresentar os fundamentos teóricos e práticos dos modelos de análise de regressão, análise de séries temporais univariadas e análise de séries temporais multivariadas. Proporcionar treinamento específico para estimar os respectivos modelos usando o software R, com foco na interpretação dos resultados e aplicação a casos concretos.
PÚBLICO ALVO
Profissionais e acadêmicos interessados em atuar direta ou indiretamente com análise econômica, modelagem econométrica, previsões de variáveis macroeconômicas e elaboração de cenários. Estudantes que procuram formação aplicada na área de econometria com o objetivo de desenvolver seus projetos de pesquisa. Economistas, administradores, estatísticos, contadores, matemáticos, engenheiros e afins.
Módulo II – Análise de Conjuntura e Previsão de Curtíssimo Prazo
Análise de conjuntura de variáveis macroeconômicas. Tendência e sazonalidade. Ajuste sazonal. Crescimento na margem, interanual e acumulado. Análise e construção de indicadores de nível de atividade no curtíssimo prazo. Indicadores coincidentes. Análise dos componentes da oferta e de demanda. Análise de inflação, desemprego e mercado de trabalho. Carregamento estatístico.
Período: 25 e 27 de abril, 02 e 04 de maio
Quintas – horário 18h30 às 22h30
Sábados – horário 9h às 12 h e 14h às 18h
INSCRIÇÕES MÓDULO II AQUI
Os módulos III e IV também estão confirmados, conforme programação a seguir:
Módulo III – Previsões e Cenários Econômicos em R
Análise de regressão com séries temporais. Modelos estáticos. Modelos dinâmicos. Modelos auto-regressivos com defasagens distribuídas. Correlação serial em regressões de séries temporais. Processos estocásticos estacionários e não estacionários. Teste de raízes unitárias. Modelos semiestruturais. Curva de Phillips. Curva IS. Regra de política monetária (Regra de Taylor). Cointegração e Modelos de correção de erro. Séries temporais univariadas. Metodologia de Box-Jenkins. Modelos ARIMA. Séries estacionárias e não estacionárias. Previsão de variáveis macroeconômicas. Estratégias de previsão. Acurácia das previsões. Construção de cenários econômicos. Avaliação dos modelos.
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Módulo IV – Macroeconometria Avançada
Séries temporais multivariadas. Modelo vetorial auto-regressivo (VAR): estimação e análise. Causalidade de Granger. Raiz unitária. Cointegração. Vetor de correção de erros (VEC). Teste de Johansen. Avaliação de choques. Função impulso-resposta. Previsão usando VAR. Introdução à Probabilidade. Probabilidade condicional. Introdução à inferência bayesiana. Modelos BVAR (Bayesian Vector Autoregression): estimação e diagnóstico. Previsão usando modelos BVAR.
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