Econometria II - Pós-Graduação
Este é o segundo curso da sequência de Econometria do Programa de Pós-Graduação em Economia da FEA/USP.
Esse curso será ministrado pressupondo conhecimentos cobertos em Econometria I. Noções de R/Stata/Python serão desejáveis
Espera-se que, ao final do curso, o aluno desenvolva as seguintes habilidades:
- Entenda os princípios e propriedades dos estimadores discutidos
- Tenha comando sobre a implementação computacional destes estimadores
- Seja capaz de, caso necessário, adaptar estes estimadores para o seu problema de pesquisa.
- HAYASHI, F. Econometrics, 2000.
- MITTELHAMMER, Ron C.; JUDGE, George G.; MILLER, Douglas J. Econometric foundations pack with CD-ROM. Cambridge University Press, 2000.
- TRAIN, Kenneth E. Discrete choice methods with simulation. Cambridge university press, 2009.
- WOOLDRIDGE, Jeffrey M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, 2010. (Second Edition.)
- MACKINNON, J.G e DAVIDSON, R. Econometric Theory and Methods, 2004.
- A teoria dos estimadores de extremo. Consistência e normalidade assintótica. Testes de hipótese. Exemplo: estimadores de mínimos quadrados não lineares.
- O estimador de máxima-verossimilhança. Eficiência assintótica e a igualdade da matriz informacional. Teste de razão de verossimilhança.
- O método dos momentos generalizados para equações estruturais lineares e não lineares. A matriz de pesos ótima e testes de sobreidentificação.
- Modelos de resposta discreta. Modelos binomial (logit e probit) e multinomial.
- Modelos de resposta truncada (tobit tipo I, tobit tipo II).
- Bootstrap e Simulated Assisted Estimation