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segunda-feira, 16 de janeiro de 2012

PREVISÃO DO PREÇO DO CAFÉ NO BRASIL - Dissertação da FERNANDA MATOS DE MOURA ALMEIDA - FUCAPE

PREVISÃO DO PREÇO DO CAFÉ NO BRASIL - Dissertação da FERNANDA MATOS DE MOURA ALMEIDA - FUCAPE

Resumo:

O café é um produto economicamente importante em nível mundial. No Brasil apresenta uma participação expressiva na agricultura. O preço do café produzido no Brasil até 1990 era regulado pelo Governo; hoje é pelo mercado futuro. A partir dos preços determinados por esse mercado, os produtores planejam qual o melhor momento para vender o café produzido buscando uma rentabilidade satisfatória. No entanto, deve-se levar em conta a instabilidade dos preços que gera insegurança nos produtores. Nessa perspectiva, o estudo de modelos econométricos para prever o preço do café pode auxiliar os produtores rurais  nas tomadas de decisões. O objetivo dessa pesquisa foi encontrar um modelo econométrico de séries temporais, adequado à previsão do preço do café no Brasil, considerando variáveis que explicam esse preço. A metodologia usada foi a modelagem Box-Jenkins, aplicada a séries temporais. As variáveis macroeconômicas tratadas no estudo foram: o preço do café arábica e conilon, taxa de câmbio, taxa de  juros, taxa de desemprego, crédito rural, PIB do Brasil e de alguns países que importam café do Brasil. O período de análise das séries foi de janeiro de 1997 a dezembro de 2009. Vários modelos foram estimados na tentativa de encontrar aquele mais adequado à previsão dos preços do café. Para tanto, modelos ARIMA e modelos de defasagem distribuída com variáveis exógenas foram analisados considerando a correlação existente entre as variáveis envolvidas no estudo, e a significância de cada variável. Foram levados em conta todos os procedimentos para identificação e modelagem. O modelo que apresentou menores erros, ou seja, melhores resultados para a previsão do preço do café arábica e do conilon, foi o que considera PIB, taxa de câmbio, crédito rural, e algumas defasagens do preço do café. Constatou-se que as variáveis independentes explicam de forma significativa o preço do café, de acordo com os modelos estimados.

Palavras-chave: preço do café arábica, preço do café conilon, variáveis macroeconômicas.


Dissertação completa disponível em: <http://fucape.br/_admin/upload/prod_cientifica/Dissertacao%20Fernanda%20Matos%20de%20Moura.pdf>. Acesso em: 16 Jan. 2012

Até a próxima. Lucas Tiago

domingo, 8 de janeiro de 2012

Uso de Logaritmos em Econometria

Em Econometria, normalmente quando se utiliza logaritmos a referência é a logaritmos naturais, ainda que eles estejam indicados como "log" ou "l", como no livro de Wooldridge (2006) (na minha opinião, deveria ser especificado que se utiliza o logaritmo natural sempre, para evitar possíveis erros de compreensão, mas até softwares econométricos como o GRETL utilizam essa notação de logaritmos para logaritmos naturais).

Exemplo de modelo de com uso de logaritmos (retirado de Wooldrigde, 2006, p. 179):
log(preço) = β0β1log(oxn) + β2comods + u,

em que:
  • log(preço) é o logaritmo (natural) do valor do imóvel
  • β1 é a elasticidade do preço em relação a oxn (poluição por óxido nitroso no ar)
  • β2 é a variação e, log(preço) quando Δcomods = 1; (100.β2 é conhecido como semi-elasticidade do preço em relação a comods, sendo a percentagem aproximada de mudança em preço)

O uso de logaritmos de variáveis dependentes ou independentes pode permitir relações não-lineares entre a variável explicada e as variáveis explicativas (Wooldrigde, 2006, p. 179).
O uso de logs pode aliviar ou até eliminar problemas de heterocedasticidade (quando a variância dos erros não é constante, ou seja, não há homoscedasticidade) ou concentração em distribuições condicionais advindas de variáveis estritamente positivas. As estimativas com o uso de logs são menos sensíveis a observações desiguais (ou extremas) devido ao estreitamento considerável que pode ocorrer na amplitude dos valores das variáveis (Wooldrigde, 2006, p. 181).

Algumas regras práticas para o uso de logs, conforme Wooldridge (2006, p. 181):

  • Geralmente usam log:
    • valores monetários positivos frequentemente são transformados em log (salários, vendas de empresas, valor de mercado de empresas)
    • grandes valores inteiros também costumam ser usados em forma logarítmica: população, número total de funcionários, matrículas escolares
  • Geralmente não usam log:
    • variáveis medidas em anos geralmente não levam a forma logarítmica: educação, experiência, tempo de permanência, idade
  • Podem usar ou não o log:
    • variáveis que são proporções ou percentagens podem usar ou não o log, mas a tendência é utilizá-las em sua forma original para possibilitar uma interpretação em termos de pontos percentuais: taxa de desemprego, taxa de participação em planos de aposentadoria, taxa de aprovação em exames de escolaridade padronizados, taxa de detenção por crimes registrados

Fonte:
Wooldridge, Jeffrey M.. Introdução à Econometria - uma abordagem moderna. Thomson, 2006.

Até a próxima. Lucas Tiago

sábado, 10 de dezembro de 2011

Programa gratuito para rodar regressões: GNU GRETL (Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library)

Gretl: Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library

Programa gratuito para rodar regressões: GNU GRETL

O programa trabalha com:
- dados de corte
- série temporal
- painel

Como inserir os dados no GRETL:

Os dados podem ser importados de outros programas, como de uma planilha do Excel, por exemplo. Para inserí-los, pode-se usar a seguinte lógica, conforme o tipo de análise:


  • Dados de Corte (também conhecida como Cross-section):
  • Série Temporal:
    • Organizar os dados em colunas (ano (data: dia, mês ou algo assim), informação 1, informação 2, informação 3, etc.) na tabela do Excel, por exemplo. Salvar a planilha.
    • Abrir o GRETL.
      • Acessar:
        • Arquivo >
        • Novo Conjunto de Dados >
        • Inserir o número de observações (cada período, como um ano, é uma observação. Exemplo: para uma série temporal com 25 anos, haverá 25 observações). >
        • Estrutura de Conjunto de Dados (escolher Série Temporal) >
        • Frequência da Série Temporal (escolher: Anual, Trimestral, Mensal, Semanal etc. - Diária: você pode escolher se a semana terá 5 dias úteis, 6 ou todos os 7) >
        • Observação Inicial (por exemplo, o ano de 1987) >
        • Confirmar estrutura do conjunto de dados (Num exemplo de 25 anos, começando em 1987, temos: "Anual, 1987 a 2011") (Pode-se marcar a opção "inicie a introdução de valores" para inserir os dados manualmente) >
        • O conjunto de dados está criado. Agora, para importar os dados de uma planilha do Excel (ou do seu programa de trabalho, como Open Document, Eviews ou Stata, por exemplo) acesse:
          • Arquivo >
          • Acrescentar dados >
          • Excel (ou outro programa no qual estejam os dados) >
          • Escolher a opção *.xlsl para arquivos do Excel com formato com essa extensão (a opção marcada por padrão é *.xls) >
          • Escolher o arquivo conforme a localização no computador e clicar no botão "Abrir" >
          • Aparece a caixa "gretl: importação de planilha" (se os seus dados estão com a coluna de data na coluna 1, pode-se marcar a importação da coluna 2 em diante; a linha pode permanecer marcada, para nomeação automática das variáveis - cuidado ao nomear as variáveis na planilha, pois elas devem ter um nome simples sem caracteres especiais, para evitar erro na hora da importação ) >
          • Aparece então uma caixa "gretl: Informação" dizendo se os seus dados foram acrescentados com sucesso ou se houve problema na importação. Se houver problema, cheque as informações na caixa de texto e solucione o problema para tentar uma nova importação. Se os dados foram acrescentados com sucesso, clique no botão "Fechar". Pronto. Agora os dados foram importados e você pode escolher na opção "
            Modelo" qual modelo de regressão irá realizar (por exemplo, "Mínimos Quadrados Ordinários").
  • Painel



Mais informações: http://gretl.sourceforge.net/win32/index_pt.html

Links Para Download do Software:



Alguns tutoriais disponíveis no youtube:

Artigos sobre o GRETL:

quinta-feira, 22 de setembro de 2011

Análise Cross-section

Uma análise Cross-section é como uma "fotografia" do fenômeno que se mede, que se observa. Não revela tendências no tempo, mas apenas o estado atual do que se é estudado.