Notas do Doutorado · Disciplina 5

Notas de Aula de Econometria

Mestrado e Doutorado Profissional em Economia e Finanças — MPEF / FGV-EPGE

Professor Marcelo Mello · notas por Vítor Wilher

O curso tem uma tese, repetida do primeiro ao último slide: correlação não implica causalidade. Estas notas seguem o programa da disciplina — do problema da inferência causal com dados observacionais ao estimador de mínimos quadrados, à inferência sobre seus coeficientes e aos testes conjuntos no modelo múltiplo —, com derivações passo a passo e laboratórios computacionais em R executados na própria compilação.

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Conteúdo

Versão preliminar, acompanhando o curso: as nove primeiras aulas das quinze. Novos capítulos entram conforme a disciplina avança.

Cap. 1

Econometria e Causalidade

Vioxx, cloroquina e o caso New York Times; experimento ideal, estratégia de identificação e estrutura de dados.

Cap. 2

Revisão de Probabilidade

Média condicional, lei das expectativas iteradas, Chebyshev, covariância e correlação.

Cap. 3

Regressão com um Regressor

MQO, condições de ortogonalidade, R² e SER, as três hipóteses e a distribuição amostral.

Cap. 4

Inferência na Regressão

Testes de hipótese e valor-p, intervalos de confiança, regressor binário como diferença de médias, heterocedasticidade e Gauss-Markov.

Cap. 5

Regressão Múltipla

Viés de variável omitida e sua fórmula, efeitos parciais, R² ajustado, multicolinearidade e a distinção entre variável de interesse e variáveis de controle.

Cap. 6

Testes na Regressão Múltipla

Hipóteses conjuntas e a estatística F, restrições envolvendo vários coeficientes, especificação de modelos e as armadilhas do R².

Cap. 7

Funções de Regressão Não-lineares

Polinômios e o efeito que depende do nível de X, as três especificações logarítmicas e os termos de interação nos três casos.

Cap. 8

Avaliando Estudos de Regressão

Validade interna e externa, as cinco ameaças, o viés de atenuação do erro de medida e o viés de seleção amostral.

Cap. 9

Dados em Painel

Efeitos fixos de unidade e de tempo, a transformação within, exogeneidade estrita e erros-padrão clusterizados.

Em curso

Próximos capítulos

Logit e probit, variáveis instrumentais, diferenças-em-diferenças, regressão descontínua e séries temporais.

Causalidade em primeiro lugar

O curso abre por quatro casos em que a análise empírica foi publicada, aceita — e estava errada. É o desconforto produtivo que organiza tudo o que vem depois.

Laboratórios em R

Por que a aleatorização funciona, MQO calculado à mão contra lm(), erros-padrão robustos e a estatística F implementados a partir da fórmula, e o tamanho dos testes medido por simulação.

Listas com gabarito

As cinco listas da disciplina reproduzidas em português, cada uma ao fim do capítulo a que corresponde, com resolução desenvolvida — além dos exercícios autorais de cada capítulo.

Laboratórios em R, no navegador

Uma revisão computacional das aulas: cada notebook reproduz em R os resultados centrais de um capítulo e abre no Google Colab com um clique — sem instalar nada. Ver no GitHub.

Aula 1

Causalidade

Por que a aleatorização funciona, o viés da autosseleção e o que um proxy ruidoso resolve — e o que não resolve.

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Aula 2

Probabilidade

Binomial, Chebyshev em cinco distribuições, lei das expectativas iteradas e covariância zero sem independência.

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Aula 3

Regressão simples

MQO na mão contra lm(), condições de ortogonalidade, TSS = ESS + SSR e a distribuição amostral por simulação.

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Aula 4

Inferência

Erro-padrão robusto implementado do zero, o que “95% de confiança” significa e a regressão com dummy como diferença de médias.

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Aula 5

Regressão múltipla

O viés de variável omitida medido e conferido contra a fórmula — e a demonstração de que ele não desaparece com o tamanho da amostra.

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Aula 6

Teste F

A estatística de Wald do zero, a identidade F = t² e o teste homocedástico rejeitando 15% das vezes quando promete 5%.

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Aula 9

Dados em painel

O debate “mais armas, menos crime” com dados reais: o coeficiente troca de sinal com efeitos fixos de estado e vai a zero com efeitos de tempo.

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Aula 9 · estudo de caso

Leis de cinto salvam vidas?

O par do caso anterior: aqui o efeito sobrevive aos efeitos fixos, a dose-resposta aparece e o canal causal — o uso do cinto — é verificável nos dados.

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