Econometria de Séries de Tempo
Apresentação
Estas notas de aula foram elaboradas para o curso de Econometria de Séries de Tempo do Ibmec, cobrindo métodos de análise, modelagem e previsão de séries temporais univariadas e multivariadas, com ênfase em aplicações econômicas e financeiras.
Estrutura do Curso
O material está organizado em quatro partes:
Parte I — Modelos Estacionários: introduz os conceitos fundamentais de séries temporais, os modelos de Médias Móveis (MA), Autoregressivos (AR) e ARMA, a metodologia de Box-Jenkins para identificação e estimação, e os procedimentos de diagnóstico de resíduos.
Parte II — Processos Não Estacionários: discute a motivação para o tratamento de tendências, os processos integrados e os principais testes de raiz unitária (Dickey-Fuller, ADF, Phillips-Perron e KPSS).
Parte III — Modelos Multivariados (VAR): desenvolve os Vetores Autoregressivos (VAR) em suas formas estrutural e reduzida, a função de impulso-resposta, a causalidade de Granger, o VAR Estrutural (SVAR) e os modelos de Correção de Erros (VECM) para variáveis cointegradas.
Parte IV — Heterocedasticidade Condicional: apresenta os modelos ARCH e GARCH para modelagem da variância condicional, amplamente utilizados em finanças.
Software
Os exercícios práticos do curso utilizam o R (via RStudio). Pacotes relevantes incluem stats, forecast, tseries, vars e rugarch.
Referência Principal
Bueno (2008) — Bueno, R. L. S. (2008). Econometria de Séries de Tempo. Cengage Learning.