Dr. Vassilis Hajivassiliou 32L.4.23, Prof. Mark Schankerman 32L.4.30 e Dr. Tatiana Komarova 32L.4.24 Este curso é obrigatório no mestrado em economia, mestrado em economia (programa de 2 anos) e mestrado em história económica quantitativa. Este curso está disponível no MPA em Política Pública e Econômica Européia, MPA em Desenvolvimento Internacional, MPA em Políticas e Gestão Pública, MPA em Política Pública e Econômica, MPA em Política Pública e Social, MPhilPhD em Contabilidade e Mestrado em Economia e Filosofia. Este curso está disponível com permissão como opção externa para estudantes em outros programas onde os regulamentos o permitem. Os alunos devem ter concluído o Curso de Introdução em Matemática e Estatística (EC400). Os alunos também devem ter completado um curso de graduação ou equivalente em Economia e um curso introdutório em Econometria. Em circunstâncias muito excepcionais, os alunos podem tomar este curso sem EC400, desde que atendam aos requisitos necessários e tenham recebido a aprovação dos organizadores do curso (através de uma reunião face a face), o Diretor de Programa de Mestrado e seu próprio Diretor de Programa. Entre em contato com o Departamento de Economia para obter mais informações (econ. msclse. ac. uk). O curso tem como objetivo apresentar e ilustrar as técnicas de investigação empírica em economia. Modelos de regressão com regressores fixos (simples e múltiplos). Menos quadrados e outros métodos de estimação. Testes de boa qualidade e hipóteses. Modelos de regressão com regressores estocásticos. Teoria assintótica e sua aplicação ao modelo de regressão. Grandes aproximações de amostras. O modelo de regressão particional, multicolinearidade. Falta de especificação. Variáveis omitidas e adicionadas, erros de medição. Heterosqueticidade, autocorrelação. E mínimos quadrados generalizados. Exogeneidade, endogeneidade. E variáveis instrumentais. Uma introdução ao modelo de regressão não-linear. Representações médias autorregressivas e móveis de séries temporais. Stationarity e invertibilidade. Vector auto-regressões. Raiz das unidades e co-integração. Estimativa de efeitos causais em dados de painel: diferenças no estimador de diferença, métodos de correspondência e descontinuidade de regressão. Dados de painel e modelos estáticos: estimadores de efeito fixo e aleatório, testes de especificação, erros de medição. Dados de painel e modelos dinâmicos: método de momentos generalizado. Modelos de escolha binária com heterogeneidade. 30 horas de palestras e 10 horas de aulas na MT. 30 horas de palestras e 10 horas de aulas no LT. Duas atribuições marcadas por prazo. Os exercícios são oferecidos a cada semana e são discutidos nas aulas. Para ter alguma chance de completar o curso com êxito, esses exercícios devem ser tentados. Exercícios de teste especiais serão definidos em três pontos durante o ano. Estes serão cuidadosamente marcados e os resultados disponibilizados. J Johnston amp J diNardo, Métodos econométricos (4º edn) ou WH Greene, Análise econométrica (6º edn), James D. Hamilton, Time Series Analysis (1994), J Wooldridge, Análise econométrica de seção transversal e dados de painel (2002), J Angrist e J Pischke, Exame de Econometria (2009, Especialmente Inofensivo) (50, duração: 2 horas) na semana LT. Exame (50, duração: 2 horas) no período do exame principal. Estatística: Análise de Dados e Software Estatístico Stata Os eBooks de imprensa são lidos usando a plataforma de registro VitalSource Bookshelf. O Bookshelf é gratuito e permite que você acesse seu e-book Stata Press do seu computador, smartphone, tablet ou eReader. Como acessar seu eBook 2) Uma vez conectado, clique em resgatar no canto superior direito. Digite seu código de eBook. O seu código de eBook estará no seu e-mail de confirmação do pedido sob o título de e-books. 3) O eBook será adicionado à sua biblioteca. Você pode então baixar Bookshelf em outros dispositivos e sincronizar sua biblioteca para visualizar o eBook. Bookshelf está disponível no seguinte: Bookshelf Online está disponível on-line a partir de praticamente qualquer computador conectado à Internet, acessando online. vitalsourceusernew. O Office Bookshelf está disponível para o Windows 788.110 (32 e 64 bits). Baixe o software Bookshelf para sua área de trabalho para que você possa visualizar seus eBooks com ou sem acesso à Internet. IOS Bookshelf está disponível para iPad, iPhone e iPod touch. Baixe o aplicativo móvel Bookshelf da Itunes Store. O Android Bookshelf está disponível para telefones e tablets Android com 4.0 (Ice Cream Sandwich) e mais tarde. Baixe o aplicativo móvel Bookshelf da Google Play Store. O Kindle Kindle Books está disponível para Kindle Fire 2, HD e HDX. Baixe o aplicativo móvel Bookshelf da Kindle Fire App Store. Mac Bookshelf está disponível para Mac OS X 10.8 ou posterior. Baixe o software Bookshelf para sua área de trabalho para que você possa visualizar seus eBooks com ou sem acesso à Internet. Bookshelf permite que você tenha 2 computadores e 2 dispositivos móveis ativados em qualquer momento. Fiquei impressionado com o modo VitalSource de apresentar os livros. Tudo parece perfeitamente formatado, mas ainda assim você pode folhear o livro da mesma forma que você abriria uma página muito longa em seu navegador. E o melhor de tudo, sempre que eu tenho o meu tablet comigo, meus livros são apenas um deslize. Mdash Michael Mitchell Senior statistician na USC Childrens Data Network. Autor de quatro livros da Stata Press e ex-consultor de estatística da UCLA que vislumbrou e projetou o site UCLA Statistical Consulting Resources. Política de devolução para eBooks Os eBooks da Stata Press não são reembolsáveis e não reembolsáveis. Comentário do grupo técnico Stata Econometria Financeira Usando Stata de Simona Boffelli e Giovanni Urga fornece uma excelente introdução à análise de séries temporais e como fazê-lo em Stata para economistas financeiros. Dirigido a pesquisadores, estudantes de pós-graduação e profissionais da indústria, este livro apresenta os leitores a métodos amplamente utilizados, mostra-lhes como realizar esses métodos em Stata e ilustra como interpretar os resultados. Depois de fornecer uma introdução intuitiva à análise de séries cronológicas e ao modelo onipresente de média móvel (ARMA), os autores cobrem cuidadosamente modelos univariados e multivariados para volatilidades. Os capítulos sobre gestão de risco e análise de contágio mostram como definir, estimar, interpretar e realizar inferências sobre medidas essenciais de risco e contágio. Os autores ilustram todos os tópicos com exemplos Stata facilmente replicáveis e explicam como interpretar os resultados desses exemplos. Os autores possuem uma combinação única de treinamento e experiência acadêmica e industrial. Este treinamento produziu uma abordagem prática e completa para cada um dos tópicos abordados. Tabela de conteúdos Exibir índice de índice gtgt Lista de figuras Notação e tipografia 1 Introdução às séries temporais financeiras 1.1 O objeto de interesse 1.2 Aproximação do conjunto de dados 1.3 Normalidade 1.4 Estacionariedade 1.4.1 Testes de estacionar 1.6 Heterosqueticidade 1.7 Série linear de tempo 1.8 Seleção do modelo 1.A Como importar dados 2.1 Processos Autoregressivos (AR) 2.2 Processos de média móvel (MA) 2.2.1 MA (1) 2.2.2 MA (q) 2.2.3 Invertibilidade 2.3 Processos de média móvel auto-agressiva (ARMA) 2.3.1 ARMA ( 1,1) 2.3.2 ARMA (p, q) 2.3.3 ARIMA 2.3.4 ARMAX 2.4 Aplicação de modelos ARMA 2.4.1 Estimativa do modelo 2.4.2 Pós-estimativa 2.4.3 Adicionando uma variável dummy 2.4.4 Previsão 3 Volatilidades de modelagem, Modelos ARCH e modelos GARCH 3.1 Introdução 3.2 Modelos ARCH 3.2.1 Opções gerais 3.2.2 Opções adicionais ARIMA A opção het () As opções maximizeoptions 3.3 ARCH (p) 3.4 Modelos GARCH 3.4.1 GARCH (p, q) 3.4.2 GARCH em média 3.4.3 Previsão 3.5 Modelos assimétricos GARCH 3.5.1 SAARCH 3.5.2 TGARCH 3.5.3 GJ RndashGARCH 3.5.4 APARCH 3.5.5 Curva de impacto de notícias 3.5.6 Comparação de previsão 3.6 Modelos alternativos de GARCH 3.6.1 PARCH 3.6.2 NGARCH 3.6.3 NGARCHK 4 Modelos de GARCH multivariados 4.1 Introdução 4.2 GARCH multivariante 4.3 Generalizações diretas do modelo GARCH univariado Bollerslev 4.3.1 Modelo Vech 4.3.2 Modelo Diechonal Vech 4.3.3 Modelo BEKK 4.3.4 Aplicação empírica Descrição dos dados Modelo Dvech 4.4 Combinação não linear de características GARCHmdashcommon univariadas 4.4.1 Correlação condicional constante (CCC) GARCH 4.4.2 Correlação condicional dinâmica ( DCC) Correlação condicional dinâmica Modelo de Engle (DCCE) Aplicação empírica Correlação condicional dinâmica Previsão Tse e Tsui (DCCT) 4.5 Observações finais 5 Gerenciamento de risco 5.1 Introdução 5.2 Perda 5.3 Medidas de risco 5.4 VaR 5.4.1 Estimativa VaR 5.4.2 Abordagem paramétrica 5.4. 3 Simulação histórica 5.4.4 Simulação de Monte Carlo 5.4.5 Desempenho esperado 5.5 Procedimentos de teste de retorno 5.5.1 Testes VaR do Unilevel A cobertura incondicional Teste O teste de independência O teste de cobertura condicional Os testes de duração 6 Análise de contagio 6.1 Introdução 6.2 Medição de contagem 6.2.1 Coeficientes de correlação entre mercados 6.2.2 Modelos ARCH e GARCH Exercício empírico Comutação de Markov 6.2.3 Contágio de momentos mais elevados
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