A Introdução à Probabilidade

1) Variável aleatória (discreta e contínua); distribuição de probabilidade (função de probabilidade, função densidade, função de distribuição) [LA: 3.1 e 3.2];
2) Valores esperados (média, variância, propriedades da esperança e da variância) e momentos de ordem geral (centrados e não-centrados) [LA:3.3 e 3.4];
3) Distribuições de probabilidade especiais: Bernoulli, binomial, uniforme (discreta e contínua), normal, qui-quadrado, t de Student e F [LA: 4.1, 4.5 a 4.6, 5.7];
4) Distribuições multivariadas; Distribuições condicionais e marginais [LA: 5.1 a 5.3];


B Inferência Estatística

1) Definições Iniciais (amostra aleatória, espaço paramétrico e estatística) Estimação Pontual (estimadores, método dos momentos e de máxima verossimilhança) [LA: 6.2 e 7.1];
2) Propriedades desejáveis dos estimadores (não-enviesamento, eficiência, consistência; resultados de interesse) [LA: 7.2];
3) Estimação Intervalar (intervalos de confiança) [LA: 7.3];
4) Teste de Hipóteses (hipóteses simples e compostas; erros tipo I e II; tamanho e poder do teste; testes ótimos; razão de verossimilhança) [LA: 8.1 e 8.2].
C Econometria Clássica

1) Modelo de Regressão Múltipla (introdução, modelo linear gaussiano, representação matricial, estimação por MQO, propriedades do MQO, qualidade do ajustamento, variância residual, estimação intervalar, testes de significância de parâmetros/variáveis, multicolinearidade e estimação por MV) [PR: Cap. 3; 4.1-4.4 e A4.1-A4.5];
2) Usos e extensões do MRM (previsão pontual e intervalar, elasticidades e coeficientes beta, variáveis dummy, testes de restrições lineares [PR: 4.5; 5.1-5.5];
3) Violação de pressupostos (autocorrelação serial dos erros, heterocedasticidade, variáveis explicativas estocásticas, estimador de variáveis instrumentais, testes de normalidade dos erros) [PR: Cap. 6];;
4) Introdução à sistemas de equações (sistemas de equações, problemas da identificação e da simultaneidade, estimador de MQ2E, estimadores sistêmicos) [PR: Cap. 12];

[LA] Larson, H. J. Introduction to probability theory and statistical inference. 3rd. Edition. Wiley series in probability and mathematical statistics. New York: Wiley.

[JD] Johnston, J. e Dinardo, J. Econometric methods. 4th Edition. McGraw-Hill International Editions. Singapure: McGraw-Hill.

[PR] Pindyck, R. S. e Rubinfeld, D.L. (2004). Econometria: modelos e previsões. 4ª Edição. Rio de Janeiro: Elsevier.

Não informado

[HC] Hogg, R. V. e Craig, A. T. Introduction to mathematical statistics. 5th Edition. New Jersey: Prentice-Hall.

[GR] Greene, W. H. (2003) Econometric analysis. 5th Edition. New Jersey: Prentice-Hall.

[GU] Gujarati, D. (2006). Econometria básica. Rio de Janeiro: Elsevier.

[MN] H. Neudecher J. R. Magnus, Matrix Differential Calculus, John Wiley and Sons, 1988.

[SP] Spanos, A. (1986). Statistical foundations of econometric modelling. New York: Cambridge University Press.

[SW] Stock, J. H. e Watson, M. W. Econometria. São Paulo: Addison Wesley.

[VA] Vasconcellos, M.A.S. e Alves, D. (org.) (2000). Manual de econometria. Elaborado por equipe de professores da USP. São Paulo: Atlas