Aplicação da Modelagem de Regressão em Dados Observados ao Longo do Tempo

Abstract

A ideia central deste texto é orientar o pesquisador a aplicar a modelagem de regressão quando os dados em análise foram observados ao longo do tempo. Em geral, não há dúvidas da aplicação dessa modelagem em seções transversais. Contudo, quando há dependência dos dados ao longo do tempo, alguns cuidados precisam ser tomados para que os resultados sejam confiáveis e valham as mesmas interpretações dos coeficientes obtidos via o método de mínimos quadrados. O texto inicia com a apresentação do conceito de autocorrelação e de autocorrelação parcial, a fim de identificar e aplicar a modelagem autorregressiva. Após essa abordagem, é apresentado o teste de Dickey-Fuller Aumentado para a detecção de estacionariedade, condição essencial para que os estimadores de mínimos quadrados ordinários sejam consistentes. Também é apresentado o teste de causalidade de Granger e um exemplo de regressão aplicado às séries do Índice de Custo de Vida e Índice de Preços ao Consumidor Amplo. Todos os exemplos foram apresentados com a ajuda do Microsoft Excel, a fim de universalizar a técnica.