Departamentos
Disciplina: 218034 - TÓPICOS ESPECIAIS I
Créditos: 3
Departamento: DEPTO DE ECONOMIA /ECO
Plano de Ensino
Ementa
Ementa: Processos Estocásticos, Estacionariedade, Modelos ARIMA, Modelos ARCH-GARCH e extensões, Raiz Unitária, Cointegração, Modelos VAR/VECM.
Objetivo: O objetivo do curso é apresentar aos alunos os principais modelos de séries de tempo univariados e multivariados utilizados no tratamento de séries de tempo com ênfase na sua interpretação e aplicabilidade aos problemas econômicos. Para tal o curso está dividido em duas partes distintas onde são abordados inicialmente modelos univariados destacando-se a previsão e estimação de volatilidade bem como o problema das séries não estacionárias e as implicações econômicas do conceito de cointegração. Na segunda parte são apresentados modelos vetoriais destacando-se a sua utilização para testes de causalidade e interpretação de impulso resposta e novamente abordada a questão da não estacionariedade e suas implicações através do conceito de cointegração e modelos VECM.
Conteúdo
Parte I Séries de Tempo Univariadas, Raízes Unitárias e Cointegração
1. Introdução e Definições Básicas
(Hamilton: Cap 2, Cap. 3 - 3.1 e 3.2 / Moretin e Toloi: Cap 1 e 2)
a. Objetivo da Análise de Séries de Tempo
b. Transformações e operadores
c. Definição de processos estacionários
d. Função de Autocovariância
2. Modelos ARIMA (Hamilton: Cap. 3 / Moretin e Toloi: Caps. 5 à 9)
a. Identificação
b. Estimação
c. Previsão
3. Modelos de Variância Condicional (Hamilton: Cap 21 / Moretin e Toloi: Cap14)
a. Modelos ARCH
b. Modelos GARCH
c. Extensões: Modelos EGARCH e ETARCH
4. Raízes Unitárias e Cointegração (Maddala e Kim Caps. 3, 4 e 5: 5.3 e 5.4)
a. Introdução e Implicações para Modelos Econômicos
b. Especificação de Componentes Determinísticos
c. Testes com a Hipótese Nula de Raiz Unitária
d. Testes com a Hipótese Nula de Estacionariedade
e. Modelo de Correção de Erros
f. Definição de Cointegração
Parte II Análise Vetorial
1. Processos Autoregressivos Vetoriais (VAR) (Lütkepohl Caps.2 e 3)
a. Propriedades Básicas
b. Representação de Média Móvel
c. Autocovariâncias e Autocorrelações
d. Estimação
e. Previsão
f. Testes de Causalidade
g. Funções de Impulso Resposta
h. Decomposição de Erro da Variância
2. Determinação da Ordem e Testes de Diagnóstico (Lütkepohl Cap. 4)
a. Testes de Determinação da Ordem
b. Critérios para Seleção da Ordem
c. Testes de Autocorrelação, Normalidade e Quebras Estruturais
3. Cointegração (Juselius, Cap. 2: 2.3 e 2.4 e Caps. 5 e 6)
a. Dependência Temporal de Dados Macroeconômicos
b. Formulação Estocástica
c. Modelo VAR Cointegrado
d. Tendências Comuns e a Representação em Média Móvel
e. Componentes Determinísticos no Modelo VAR Cointegrado
4. Estimação do Modelo I(1) e Determinação do Rank (Juselius, Caps. 7 e 8)
a. Estimador de Máxima Verossimilhança (Johansen)
b. Normalização e Unicidade
c. Teste do Rank
d. Variáveis Dummy e Componentes Determinísticos
e. Determinação do Rank
Bibliografia
BLANCHARD, O., QUAH, D. The dynamic effects of aggregate demand and supply disturbances. American Economic Review, v. 79, p. 655-673, 1989.
BOLLERSLEV, T. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, v. 31, p. 307-327, 1986.
BOLLERSLEV, T. Finance econometrics: past developments and future challenges. Journal of Econometrics, v. 100, p. 41-51, 2001.
CANOVA, F. The economics of VAR models. In HOOVER, K. D. (Org.). Macroeconometrics: Developments, tensions and prospects. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1995.
CAMPBELL, J. Y., SHILLER, R. J. Interpreting cointegrated models. Journal of Economic Dynamics and Control, v.12, p. 505-522, 1988.
CLEMENTS, M. P, MIZON, G. E .Empirical Analysis of Macroeconomic Time Series: VAR and Structural Models. European Economic Review, v.35, p. 887-932, 1991.
DAVISON, J. E. H., HENDRY, D. F., SRBA, F., YEO, S. Econometric modeling of the aggregate time-series relationship between consumer
Bibliografia(continuação)
DICKEY, D.A., FULLER, W.A. Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, v.74, p. 427-431, 1979.
ENGLE, R. F.; GRANGER, C.W. J. Cointegration and error correction: representation, estimation and testing. Econometrica, v. 55, n. 2, p.251-276, 1987.
ENGLE, R. F. Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of U. K. inflation. Econometrica, v. 50, p. 987-1008, 1982.
ENGLE, R. F. ARCH: selected readings. New York: Oxford University Press, 1995. 424p.
ELLIOT, G., ROTHENBERG, T.J., STOCK, J. H. Efficient tests for an autoregressive unit root. Econometrica, v.64, n. 4, p. 813-836, 1996.
FAVERO, C. A. The econometrics of monetary policy: an overview. IGIER-Bocconi University. Mimeo, 2008.
HAMILTON, J. D. Time series analysis. Princeton: Princeton University Press, 1994. 820p.
HARVEY, A. C. Time series models. Deddington: Philip Allan, 1993.
HENDRY, D. F. Dynamic econometrics. Oxford: Oxford University Press, 1995. 869p.
HENDRY, D.F., JUSELIUS, K. Explainig cointegration analysis: part I. Energy Journal, v.21, n.1, p. 1-42.
JOHANSEN, S. Likelihood-based inference in cointegrated vector autoregressive models. Oxford: Oxford University Press, 1996.
JOHANSEN, S.; JUSELIUS, K. Identification of the long-run and short run structure: an application to the ISLM model. Journal of Econometrics, v. 63, p. 7-36, 1994.
JOHANSEN, S. Modelling of cointegration in the vector autoregressive model. Economic Modelling, v.17, p. 359-373, 2000.
JOHANSEN, S. The interpretation of cointegrating coefficients in the cointegrated vector autoregressive model. Discussion paper n. 14. Department of Theoretical Statistics, University of Copenhagen, 2002.
JUSELIUS, K. The cointegrated VAR model: methodology and applications. New York: Oxford University Press, 2006. 457p.
KING, R. G., PLOSSER, C. I., STOCK, J. H., WATSON, M. W. Stochastic trends and economic fluctuations. American Economic Review, v. 81, p. 819-840, 1991.
KWIATKOWSKI, D.; PHILLIPS, P.C.B.; SCHMIDT, P.; SHIN,Y. Testing the null hypothesis of stationary against the alternative of a unit root. Journal of Econometrics, v.54, p. 159-178, 1992.
LUCAS, R. E. Econometric policy evaluation: A critique in BRUNNER, K, MELTZER, A. (ed), The Phillips Curve and Labor Markets, Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, n.1, p. 19-46, 1976.
Bibliografia complementar
LÜTKEPOHL, H. New introduction to multiple time series analysis, Heidelberg: Springer-Verlag, 2005. 764p.
MADDALA, G.S.; KIM, I. M. Unit roots, cointegration and structural change. Cambridge: Cambridge University Press, 1998. 505p.
MORETTIN, P. A.; TOLOI, C. M. C. Análise de séries temporais. São Paulo: Egard Blucher, 2006. 538p.
NELSON, H. L. Conditional heteroskedasticity in asset returns. Econometrica, v. 59, p. 347-370, 1991.
PESARAN, M. H., SHIN, Y. Long-run structural modeling. Econometric reviews, v.21, n.1, p. 49-87, 2002.
PERRON, P. The great crash, the oil price shock and the unit root hypothesis, Econometrica, v. 57, p. 1361-1401, 1989.
PHILLIPS, P. C. B., XIAO, Z. A primer on unit root tests. Journal of Economic Surveys, v.12, n.5, p. 423-470, 1998.
PHILLIPS, P. C. B., PERRON, P. Testing for a unit root in a time series regression. Biometrika, v. 75, n.2, p. 335-346, 1988.
SIMS, C. A. Macroeconomics and reality. Econometrica, v. 48, p. 1-48, 1980.
WICKENS, M. R. Interpreting cointegrating vectors and common stochastic trends. Journal of Econometrics, v. 74, p. 255-271, 1996.