Questões de Economia - Econometria para Concurso

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