Fundamentos de Econometria: Regressão e Análise de Dados

O que é Econometria?

A econometria, resultado de uma perspectiva específica sobre o papel da economia, consiste na aplicação da estatística matemática a dados econômicos para dar suporte empírico aos modelos formulados pela economia matemática e obter resultados numéricos.¹

A econometria pode ser definida como a análise quantitativa dos fenômenos econômicos, baseada no desenvolvimento paralelo da teoria e das observações, e com o uso de métodos de inferência adequados.

Os econometristas são um auxílio positivo na tentativa de dissipar a imagem pública negativa da economia (seja ela quantitativa ou não) como um assunto em que "caixas vazias são abertas supondo-se a existência de abridores de lata para revelar conteúdos que dez economistas interpretarão de 11 maneiras distintas".

Análise de Regressão

Origem do Termo de Regressão

O termo regressão foi criado por Francis Galton. Em um artigo famoso, Galton verificou que, embora existisse uma tendência de que pais altos tivessem filhos altos e pais baixos tivessem filhos baixos, a estatura média das crianças nascidas de pais com uma dada altura tendia a mover-se ou "regredir" à altura média da população como um todo.¹ Em outras palavras, a altura dos filhos de pais mais altos ou mais baixos que o padrão tende a mover-se no sentido da altura média da população.

Interpretação Moderna do Termo de Regressão

A análise de regressão diz respeito ao estudo da dependência de uma variável, a variável dependente, em relação a uma ou mais variáveis, as variáveis explanatórias, visando estimar e/ou prever o valor médio (da população) da primeira em termos dos valores conhecidos ou fixados (em amostragens repetidas) das segundas.

Regressão Versus Causação

Embora a análise de regressão lide com a dependência de uma variável em relação a outras, isso não implica necessariamente uma causação. Nas palavras de Kendall e Stuart: "uma relação estatística, por mais forte e sugestiva que seja, nunca pode estabelecer uma conexão causal: nossas ideias de causação devem vir de fora da estatística, em última análise, de alguma teoria".

Regressão Versus Correlação

A análise de correlação, cujo principal objetivo é medir a força ou o grau de associação linear entre duas variáveis, está estreitamente relacionada à análise de regressão, mas conceitualmente é muito diferente.

A regressão e a correlação têm algumas diferenças fundamentais que vale a pena mencionar. Na análise de regressão, existe uma assimetria na maneira como as variáveis dependente e explanatória são tratadas. Supomos que a variável dependente seja estatística, aleatória ou estocástica, isto é, que tenha distribuição probabilística. Por outro lado, consideramos que as variáveis explanatórias têm valores fixos.

Tipos de Dados para Análise Econômica

Três tipos de dados podem estar disponíveis para a análise empírica:

• Dados de séries temporais
• Dados de corte transversal
• Dados combinados (isto é, a combinação de séries temporais com os dados de corte transversal)

Séries Temporais

Os dados apresentados na Tabela 1.1 da Introdução são um exemplo de dados de séries temporais. Uma série temporal é um conjunto de observações dos valores que uma variável assume em diferentes momentos do tempo. Esses dados podem ser coletados a intervalos regulares, como:

• Diariamente: preços das ações, relatórios meteorológicos
• Semanalmente: informações sobre oferta de moeda
• Mensalmente: taxa de desemprego, índice de preços ao consumidor (IPC)
• Trimestralmente: Produto Interno Bruto (PIB)
• Anualmente: orçamento do governo
• Quinquenalmente (a cada cinco anos): censo industrial dos Estados Unidos
• Decenalmente (a cada dez anos): censo demográfico

Dados em Corte Transversal

Estes são dados em que uma ou mais variáveis foram coletadas no mesmo ponto do tempo, como o censo demográfico que é feito a cada dez anos.

Dados Combinados

Nos dados combinados, há elementos tanto de séries temporais quanto de corte transversal.