I – OBJETIVOS
Apresentar os fundamentos teóricos e práticos dos modelos de análise de regressão, análise de séries temporais univariadas, análise de séries temporais multivariadas e modelos de dados em painel. Proporcionar treinamento específico para estimar os respectivos modelos usando o software EViews (versão Student Lite) e o pacote estatístico RStudio, com foco na interpretação dos resultados e aplicação a casos concretos.

II – PÚBLICO ALVO
Profissionais e acadêmicos interessados em atuar direta ou indiretamente com análise econômica, modelagem econométrica, previsões de variáveis macroeconômicas, elaboração de cenários e avaliação de políticas públicas. 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.

III – PROGRAMA

Módulo 1: Introdução a Econometria
Professores: Tarcio Lopes e Geraldo Góes
Introdução ao R. Comandos básicos no R. Introdução à Econometria. Análise de regressão linear simples. Análise de regressão linear múltipla. Inferência e testes de hipóteses. Formas funcionais não lineares. Regressão com variáveis dummy. Heterocedasticidade. Multicolinearidade. Erros de especificação. Observações influentes. Avaliação e diagnóstico do modelo. Previsão econômica. Avaliação da capacidade preditiva do modelo. Seleção de modelos. Aplicações econômicas.

Módulo 2: Análise de Séries Temporais
Professor: Tarcio Lopes e Geraldo Góes
Análise de regressão com séries temporais. Modelos de suavização exponencial. Médias móveis. Decomposição das séries. Tendência, sazonalidade e ciclo. Processos estocásticos estacionários e não estacionários. Testes de raiz unitária. Séries temporais univariadas. Metodologia de Box-Jenkins. Modelos ARIMA. Séries estacionárias e não estacionárias. Ajuste sazonal. Método X13 ARIMA. Modelos semiestruturais. Curva de Phillips. Curva IS. Regra de política monetária (Regra de Taylor). Cointegração e Modelos de correção de erro. Previsão de variáveis macroeconômicas. Estratégias de previsão. Acurácia das previsões. Construção de cenários econômicos. Avaliação dos modelos. Introdução a séries temporais multivariadas. Modelo vetorial auto-regressivo (VAR).

Módulo 3: Macroeconometria Avançada
Professores: Tarcio Lopes, Rogério Porto e Geraldo Góes
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. Revisão de Probabilidade. Noções de inferência bayesiana. Modelos BVAR (Bayesian Vector Autoregression): estimação e diagnóstico. Previsão usando modelos BVAR. Modelos de espaço de estados. Filtro de Kalman. Aplicações em Economia.

Módulo 4: Microeconometria
Professor: Tarcio Lopes e Geraldo Góes
Introdução. Motivação. Estimador agregado. Estimador de diferenças em diferenças. Modelo de efeitos fixos. Estimador de primeiras diferenças. Regressão das variáveis dummy. Modelo de efeitos aleatórios. Teste de Hausman. Análise de política com dados em painel. Modelo de painel dinâmico. Variáveis instrumentais. Estimador de dois estágios. Modelo de Arellano e Bond. Testes de estresse macroeconômicos com dados em painel. Painel não balanceado.

IV – REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS:

BALTAGI, B. H. Econometric Analysis of Panel Data, John Wiley & Sons, Ltd, 2005.
BUENO, R. L. S. Econometria de Séries Temporais. Cengage Learning, 2011.
BOSSCHE, F. A. M. V. D. Fitting State Space Models with EViews. Journal of Statistical Software, 41(8), 2011.
COMMANDER, J. J. F. and KOOPMAN, S. J. An Introduction to State Space Time Series Analysis. New York: Oxford University Press, 2007.
ENDERS, W. Applied Econometric Time Series. John Wiley & Sons, INC, 1st ed.,1995.
FAWCETT, T. e PROVOST, F. Data Science para Negócios. Rio de Janeiro: Alta Brooks, 2016.
GUJARATI, D e D. PORTER. Econometria Básica, 5ª Ed. Rio de Janeiro: Bookman, 2011.
HASTIE, T.; TIBSHIRANI, R.; FRIEDMAN, J. The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inferend and Prediction. Springer Series in Statistics.
JOHNSTON, J. e DINARDO, J. Métodos Econométricos. McGrawHill, 2000.
KOOP, G.; KOROBILIS, D. Bayesian Multivariate Time Series Methods for Empirical Macroeconomics. In: Foundations and Trends in Econometrics, Vol. 3, No. 4, 2009.
LANTZ, B. Machine Learning with R – Second Edition: Expert techniques for predictive modeling to solve all your data analysis problems. Packt Publishing, 2015.
MINELLA, A. e SOUZA-SOBRINHO, N. F., 2011. Canais Monetários no Brasil sob a Ótica de um Modelo Semiestrutural. Dez Anos de Metas para a Inflação no Brasil 1999-2009. Banco Central do Brasil.
RUMMEL, O. Estimating Bayesian VAR models. Centre for Central Banking Studies. Bank of England, 2015.
STOCK, J. H. and WATSON, M. W. Econometria. São Paulo: Addison Wesley, 2004.
WOOLDRIDGE, Jeffrey M. Introdução à Econometria. Cengage Learning, 2010.

V – METODOLOGIA
Aulas expositivas com uso de multimídia e aulas práticas por meio do software EViews (Student Version Lite) e do pacote estatístico RStudio.

VI – CORPO DOCENTE

GERALDO SANDOVAL GÓES (Lattes)
Engenheiro Eletrônico pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ). Doutor em Economia pela Universidade de Brasília (UnB). Especialista em Políticas Públicas e Gestão Governamental. Atualmente lotado na Diretoria de Macroeconomia do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Dimac/Ipea). Trabalhou no Ministério da Previdência e Assistência Social de 1998 a 2000. Trabalhou na Assessoria Econômica do Ministério do Planejamento (ASSEC) entre 2002 a 2003. Foi pesquisador do Ipea na Diretoria de Estudos Sociais de 2003 a 2006 (DISOC/Ipea) e na Diretoria de Estudos Urbanos e Ambientais de 2007 a 2009 (DIRUR/Ipea). Atuou na Secretaria de Recursos Hídricos e Qualidade Ambiental (SRHQ) nas agendas de Contas Econômicas Ambientais da Água (CEAA) e Economia dos Recursos Hídricos de 2010 a 2018. É professor colaborador na Escola Nacional de Administração Pública (ENAP) e da Escola de Administração fazendária (ESAF). Possuir vários livros publicados e recentemente, em março de 2017, recebeu o 1º lugar do IV Prêmio do Serviço Florestal Brasileiro em Estudos de Economia e Mercado Florestal. Atuou na construção das Contas Econômicas Ambientais da Água e indicadores para o ODS 6. Áreas de trabalho/pesquisas atuais: Contas Satélites (Ambientais, Saúde e Cultura) e Modelagem Macro econométrica de Política Fiscal e Monetária (modelos DSGE e EGC). Professor de Macroeconomia, Microeconomia, Estatística e Econometria e Análise de Dados em R.

ROGÉRIO PORTO (Lattes)
Possui doutorado em Estatística (2008) pela Universidade de São Paulo, com período sanduíche (setembro de 2007 a junho de 2008) no Department of Statistics da University of Washington em Seattle, Washington, Estados Unidos, e sua tese recebeu menção honrosa no Prêmio Capes de Tese 2009. Trabalhou em diversos cargos no Banco do Brasil, de 1985 a 2021, principalmente em Brasília, Brasil, sendo pesquisador durante seu doutorado. Atualmente trabalha na Brasilprev como cientista de dados. Sua experiência e interesse incluem análise de séries temporais, modelos de regressão, ondaletas e aplicações às atividades bancária, financeira e econômica.

TARCIO LOPES DA SILVA (Lattes)
Doutor em Economia pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul, atualmente, é assessor na Diretoria de Gestão de Riscos do Banco do Brasil (BB). Também trabalhou como assessor sênior na Gerência de Assessoramento Econômico do BB e analista na Secretaria de Política Econômica do Ministério da Fazenda. Tem experiência no desenvolvimento de modelos econométricos, na elaboração de cenários econômicos, na análise de testes de estresse integrado, na construção de modelos estatísticos aplicados à classificação de clientes, à cobrança e recuperação de créditos e no monitoramento de modelos estatísticos aplicados à gestão de riscos. Professor dos cursos de Pós-Graduação da Faculdade de Tecnologia e Inovação Senac-DF. Possui experiência acadêmica nas áreas de Economia, Estatística, Econometria e Finanças em cursos de graduação, pós-graduação e aperfeiçoamento em instituições de ensino do DF.

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