Parte II Análise Vetorial.doc

Prof Wilson Luiz Rotatori Corr a Hor rio Segunda feira 16 00 18 00 Quinta feira 16 00 18 00 Contatos email wilson rotatori ufjf edu br Home Page A ser anunciada Sala 11 Ramal 212 Hor rio de Atendimento combinar favor enviar email antecipadamente Ementa Ementa Processos Estoc sticos Estacionariedade Modelos ARIMA Modelos ARCH GARCH e extens es Raiz Unit ria Cointegra o Modelos VAR VECM Objetivo Objetivo O objetivo do curso apresentar aos alunos os principais modelos de s ries de tempo univariados e multivariados utilizados no tratamento de s ries de tempo com nfase na sua interpreta o e aplicabilidade aos problemas econ micos Para tal o curso est dividido em duas partes distintas onde s o abordados inicialmente modelos univariados destacando se a previs o e estima o de volatilidade bem como o problema das s ries n o estacion rias e as implica es econ micas do conceito de cointegra o Na segunda parte s o apresentados modelos vetoriais destacando se a sua utiliza o para testes de causalidade e interpreta o de impulso resposta e novamente abordada a quest o da n o estacionariedade e suas implica es atrav s do conceito de cointegra o e modelos VECM ProgramaPrograma ParteParte I I S riesS ries dede TempoTempo Univariadas Univariadas Ra zesRa zes Unit riasUnit rias e e Cointegra oCointegra o 1 Introdu o e Defini es B sicas Hamilton Cap 2 Cap 3 3 1 e 3 2 Moretin e Toloi Cap 1 e 2 a Objetivo da An lise de S ries de Tempo b Transforma es e operadores c Defini o de processos estacion rios d Fun o de Autocovari ncia 2 Modelos ARIMA Hamilton Cap 3 Moretin e Toloi Caps 5 9 a Identifica o b Estima o c Previs o 3 Modelos de Vari ncia Condicional Hamilton Cap 21 Moretin e Toloi Cap14 a Modelos ARCH b Modelos GARCH c Extens es Modelos EGARCH e ETARCH 4 Ra zes Unit rias e Cointegra o Maddala e Kim Caps 3 4 e 5 5 3 e 5 4 a Introdu o e Implica es para Modelos Econ micos b Especifica o de Componentes Determin sticos c Testes com a Hip tese Nula de Raiz Unit ria d Testes com a Hip tese Nula de Estacionariedade e Modelo de Corre o de Erros f Defini o de Cointegra o ParteParte IIII An liseAn lise VetorialVetorial 1 Processos Autoregressivos Vetoriais VAR L tkepohl Caps 2 e 3 a Propriedades B sicas b Representa o de M dia M vel c Autocovari ncias e Autocorrela es d Estima o e Previs o f Testes de Causalidade g Fun es de Impulso Resposta h Decomposi o de Erro da Vari ncia 2 Determina o da Ordem e Testes de Diagn stico L tkepohl Cap 4 a Testes de Determina o da Ordem b Crit rios para Sele o da Ordem c Testes de Autocorrela o Normalidade e Quebras Estruturais 3 Cointegra o Juselius Cap 2 2 3 e 2 4 e Caps 5 e 6 a Depend ncia Temporal de Dados Macroecon micos b Formula o Estoc stica c Modelo VAR Cointegrado d Tend ncias Comuns e a Representa o em M dia M vel e Componentes Determin sticos no Modelo VAR Cointegrado 4 Estima o do Modelo I 1 e Determina o do Rank Juselius Caps 7 e 8 a Estimador de M xima Verossimilhan a Johansen b Normaliza o e Unicidade c Teste do Rank d Vari veis Dummy e Componentes Determin sticos e Determina o do Rank Plano de aulas AulaAulaDataDataT picoT pico TipoTipo dede AulaAula 130 05 Apresenta o do Programa Defini es Iniciais Te rica 202 06Defini es Iniciais Modelos ARIMA Te rica 306 06Modelos ARIMA Classifica o Te rica 409 06Modelos ARIMA Classifica o Te rica 5 16 06Modelos ARIMA Estima o Laborat rio 620 06Modelos ARIMA Sele o Previs o Laborat rio 727 06Modelos GARCH ARCH Te rica 830 06Modelos GARCH ARCH Te rica 904 07Modelos GARCH ARCH Te rica 1007 07Modelos GARCH ARCH Laborat rio 1111 07Ra zes Unit rias Cointegra o Te rica 1214 07Ra zes Unit rias Cointegra o Te rica 1325 07Ra zes Unit rias Cointegra o Laborat rio 1428 07Processos Autoregressivos Vetoriais Te rica 1501 08Processos Autoregressivos Vetoriais Te rica 1604 08Processos Autoregressivos Vetoriais Te rica 1708 08Determina o da Ordem e Testes Diagn stico Laborat rio 1811 08 Teste Causalidade Fun es de Impulso Resposta Laborat rio 1915 08Cointegra o Te rica 2018 08Cointegra o Te rica 2122 08Cointegra o Te rica 2225 08Estima o e Determina o do Rank Laborat rio 23Reposi oEstima o e Determina o do Rank Laborat rio Avalia o Avalia o A avalia o ser composta por um trabalho individual O trabalho tem car ter emp rico e deve consistir de uma aplica o em economia envolvendo s riess ries dede tempotempo exclusivamenteexclusivamente cujo tema no entanto de livre escolha do aluno At At 15 0615 06 osos alunosalunos dever odever o definirdefinir umum tematema parapara o o trabalhotrabalho e e apresent loapresent lo Sugere se fortemente que a revis o de literatura com a identifica o do problema esteja pronta at meados de julho Discuss es podem ser agendadas por email durante este per odo O trabalho deve ser apresentado impreterivelmente no dia 19 09 impresso e encadernado no formato de artigo cient fico com o m ximo de 20 p ginas letra times new roman 12 espa o 1 5 com margens de 2cm e conter a revis o de literatura pertinente identifica o do problema metodologia e resultados apresentados detalhadamente As sa das de computador incluindo resultados n o utilizados no texto devem ser apresentadas em ap ndice 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 BUENO R L S Econometria de s ries temporais S o Paulo Cengage Learning 2008 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 s expenditure and income in the United Kingdom Economic Journal v 88 p 661 692 1978 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 GLOSTEN L R JAGANNATHAN R RUNKLE D E On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks The Journal of Finance v 48 n 5 p 1779 1801 1993 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 L TKEPOHL H New introduction to multiple time series analysis Heidelberg Springer Verlag 2005 764p MADDALA G S KIM I M Unit root