Laboratório de Pesquisa em Economia IV

Bacharelado em Ciências Econômicas - UFU

Ementa

  1. Introdução ao Software R e Rstudio.
  • 1.1. R e Rstudio.
  • 1.2. O Workspace do R (Console e Script)
  • 1.3. Objetos, Classes e Funções.
  • 1.4. Instalação e Carregamento de Libraries
  • 1.5. Figuras e Estatística Descritiva
  • 1.6. Exportação de Dados
  1. Dados Macroeconômicos
  • 2.1. Exploração das Bases de Dados (WDI, WIOD, Bruegel, Comtrade, Ipeadata, IBGE, BACEN, etc.).
  • 2.2. Organização da Base de Dados.
  • 2.3. Integração com o Software R (Importação de dados CSV, Excel e pacote BETS).
  • 2.4. Análise Exploratória dos Dados com Gráficos e Estatística Descritiva.
  1. Análise dos Componentes da Inflação ao longo do tempo.
  2. Análise de Volatilidade Cambial.
  • 4.1. Modelos ARCH e GARCH
  • 4.2. Aplicação para a Taxa de Câmbio Real para BRICS.
  1. Modelos de Previsão e Análise de Conjuntura.
  • 5.1. Previsão de Inflação e Energia com Modelos ARIMA/SARIMA.
  • 5.2. Um modelo VAR (Vetores Autoregressivos) simplificado para a economia brasileira.

Justificativa

O curso é o quarto e último dos Laboratórios de Pesquisa em Economia, os quais têm propósito de desenvolver ou aprimorar técnicas de análise e simulações, teorias e metodologias de ensino e pesquisa, bem como antecipar práticas inerentes ao perfil profissional pretendido, garantido assim a indissociabilidade entre teoria e prática, ao mesmo tempo que se fomenta a gradativa autonomia dos alunos em relação à construção do seu conhecimento.

Objetivo

Apresentar um conjunto de teorias práticas relacionadas a análise Macroeconômica bem como a organização de dados prévios para a análise empírica. Será explorado temas como: obtenção de dados, organização, modelagem econométrica e projeção futura.

Avaliação

Serão realizadas duas avaliações, ambas valendo 50 pontos cada. As provas são cumulativas e não haverá avaliações substitutivas. A primeira avaliação será teórica sobre os modelos trabalhados em sala e a segunda será um relatório em grupo sobre temas circunjacentes a disciplina. Data de entrega no final do semestre (será definido em sala de aula).

Bibliografia de Curso

  • BUENO, R. L. S. Econometria de Séries Temporais. 2ª Edição. Cengage Learning. 2017.
  • MAILUND, T. Beginning Data Science in R. Apress Editora, Aarhus, Dinamarca. 2017.
  • PFAFF, B. VAR, SVAR and SVEC Models: Implementation within R Package ‘vars’. Journal of Statistical Software, n. 27, v.4, p. 1-32, 2008.
  • PENG, R. D. Exploratory Data Analysis with R. Leanpub. 2015.
  • SHADDICK, G. Using R (with applications in Time Series Analysis). Class Notes for MA20035 course. 2004