Os estimadores de painel dinâmico Arellano–Bond, Arellano–Bover e Blundell–Bond têm sido cada vez mais utilizados em pesquisas aplicadas na área de economia.

No entanto, a utilização desses estimadores deve considerar que, se a unidade temporal (T) é grande e a unidade de corte (í) é pequena, significando muitos períodos de tempo e poucos indivíduos, então

Considere a análise econométrica da evolução da indústria de transformação brasileira no período 2002-2012. A metodologia empírica utilizada foi a de Modelo Autorregressivo Vetorial (VAR), com a análise de funções de resposta a impulso, decomposição de variância dos erros de previsão e decomposição histórica.

Na especificação do modelo VAR, as seguintes variáveis são utilizadas:

v1 – índice de preço de commodities;
v2 – índice de quantum das importações mundiais;
v3 – índice de produção da indústria de transformação;
v4 – indicador de estoques da indústria de transformação;
v5 – custo da hora trabalhada na indústria;
v6 – taxa do Sistema Especial de Liquidação e de Custódia (Selic);
v7 – expectativa de inflação para os próximos doze meses.

CAVALCANTI, M. A. F. H. Uma análise econométrica da evolução
da indústria de transformação brasileira no período 2002-2012.
Carta de conjuntura, n. 18. Nota Técnica, Brasília, DF: Ipea,
p. 79. mar. 2013. Disponível em: https://repositorio.ipea.gov.br/
bitstream/11058/4285/1/Carta_conjuntura_n18_analise.pdf.

Acesso em: 9 jan. 2024. Adaptado.

Para resgatar o modelo VAR na forma estrutural, foi utilizada a decomposição de Choleski, impondo a seguinte ordenação causal para as variáveis: v1-v2-v3-v4-v5-v6- v7.

Tendo em vista essa estratégia empírica adotada, conclui-se que

A meta-análise é uma técnica estatística utilizada para combinar e integrar diferentes estudos que investigam a mesma questão. Essa metodologia tem se mostrado importante na área de economia para investigar questões que não são consensuais e a possível ocorrência de viés em publicações na literatura econômica.

Dentre os passos listados abaixo, aquele que NÃO faz parte dos passos para realizar a meta-análise é o seguinte:

Os testes de Raiz Unitária são utilizados para a análise univariada das séries, com o objetivo de entender qual é o processo estocástico gerador da série.

Sobre a hipótese dos testes de Raiz Unitária Dickey-Fuller Aumentado (ADF) e Kwiatkowski, Phillips, Schmidt, Shin (KPSS), verifica-se que a hipótese nula do(s) teste(s)

Os critérios Bayesian Information Criterion (BIC), Akaike Information Criterion (AIC) e a estatística de Hannan- -Quinn (HQ) podem ser utilizados como um critério de seleção para modelos alternativos, sendo vistos como uma medida de ajustamento que inclui um custo para cada parâmetro estimado.

Na interpretação desses critérios de seleção, verifica-se que

Uma questão crucial a ser respondida na análise de série temporal univariada é qual o processo que melhor explica a dinâmica de uma série, isto é, se a dinâmica de uma série como o produto, o emprego ou a taxa de inflação é mais bem explicada por um processo autorregressivo (AR), de média móvel (MA), autorregressivo de média móvel (ARMA) ou autorregressivo integrado de média móvel (ARIMA).

No caso específico dos processos ARMA, eles devem atender às seguintes condições:

Séries econômicas, como as do produto, consumo, investimento, índice de preços, dentre outras, têm uma característica comum: uma tendência crescente com o tempo. Quando essas séries sofrem choques, eles não se dissipam, e a série não se reverte para o seu valor médio de longo prazo. No entanto, o componente de tendência da série pode ser determinístico ou estocástico, o que tem implicações importantes para a transformação de uma série não estacionária em uma série estacionária.

As duas formas distintas utilizadas para a transformação de uma série não estacionária em uma série estacionária são:

Uma série temporal pode apresentar um componente de tendência, observações discrepantes (outliers), padrões de sazonalidades, quebras estruturais, dentre outras características.

Sendo assim, a

Alguns filtros estatísticos suavizadores são utilizados para estimar o produto potencial e o hiato do produto, sendo o filtro Hodrick e Prescott (HP) um dos mais utilizados para esse fim.

O filtro HP

Dados de qualquer série temporal podem ser pensados como sendo gerados por um processo estocástico.

Quando um processo estocástico possui suas média, variância e autocovariância constantes ao longo do tempo, diz-se que este é um processo estocástico