O software Gretl é muito utilizado para a análise de regressões
lineares via mínimos quadrados ordinários, (MQO), principalmente por ser de graça. Tem uma versão em português também! O primeiro
passo é fazer o download neste site : http://gretl.sourceforge.net/pt.html
Eu recomendo fazer o download da base
de dados do Gujarati, normalmente ele é o livro mais usado nos cursos de
graduação. Assim em caso de dúvida vocês podem rodar uma regressão e comparar com as do livro, ajuda muito! Façam o download do X-12-ARIMA, que e um
filtro para suavizar as séries temporais.
Vamos rodar poupança em função da renda. Os dados podem ser coletados pelo site http://www.ipeadata.gov.br/.
O primeiro passo é abrir os dados,
clique em arquivo – abrir dados - arquivo do usuário, depois é só procurar
onde foi salvo o documento.
É muito importante antes de começar a estimar o MQO analisar o gráfico das séries que serão analisadas.
Os dados do ipeadata foram salvos em Excel, é
importante então clicar em todos os arquivos, conforme exposto pela figura
abaixo, caso contrário seu arquivo pode não aparecer;
Depois de importar, clique em modelo - mínimos quadrados
ordinários. Obs : vocês podem acrescentar logaritmo nas variáveis, é só selecionar a variável - acrescentar- logaritmo das variáveis selecionadas. Assim vocês encontram os valores das elasticidades.
A variável dependente é a poupança e a independente é a
renda, clique em ok.
O gretl nos mostra os resultados dos coeficientes e suas
respectivas significâncias, que são representadas pelas estrelas. Uma estrela
representa 10% de significância, duas
estrelas representam 5% e três estrelas representam 1% de significância.
No entanto, o MQO atende algumas premissas básicas e alguns testes são necessários, por exemplo os testes de heterocedasticidade, autocorrelação, raiz unitária entre outros.
Teste de heterecedasticidade:
Na mesma tela clique em testes, heterocesdasticidade, teste de White. O próprio Gretl mostra o resultado.
Neste caso rejeitamos a hipótese nula, temos heterocedasticidade. Para corrigir é só aplicar erros padrões robusto;
Teste de autocorrelação
Para realizar o teste clique em teste - autocorrelação;
Em seguida escolha ordem 1,2 e 3. achamos os seguintes resultados :
Neste caso o modelo apresenta problemas de autocorrelação de ordem 2 e 3. Para resolver este problema utilizamos o método de Cochrane-Orcutt. Cliquem em modelo - séries temporal AR (1) :
Aparecerá a tela novamente, e mantenha a caixa do Cochrane - Orcutt selecionada e pronto, é só clicar no ok.
No próximo post falarei sobre raiz unitária, é importante ressaltar que antes de qualquer estimação é importante analisar o gráfico das séries. Espero que tenham gostado deste pequeno tutorial, abraços a todos os sobreviventes!