Nome da Atividade
ECONOMETRIA V
CÓDIGO
10760137
Carga Horária
75 horas
Tipo de Atividade
DISCIPLINA
Periodicidade
Semestral
Modalidade
PRESENCIAL
Unidade responsável
CARGA HORÁRIA TEÓRICA
4
CARGA HORÁRIA EAD
1
FREQUÊNCIA APROVAÇÃO
75%
CARGA HORÁRIA OBRIGATÓRIA
5
CRÉDITOS
5
NOTA MÉDIA APROVAÇÃO
7
Ementa
Econometria Espacial x Econometria Convencional; Matrizes de
Ponderação Espacial (W); Modelos de Dependência Espacial de Alcance Global;
Modelos de Dados em Painel Espacial (EF e EA).
Ponderação Espacial (W); Modelos de Dependência Espacial de Alcance Global;
Modelos de Dados em Painel Espacial (EF e EA).
Objetivos
Objetivo Geral:
O objetivo do curso é apresentar e aplicar as técnicas da econometriaespacial, que representa o subcampo da econometria que tem o objetivo de levar em
conta na estratégia empírica a influência da interação espacial (dependência espacial)
e da estrutura espacial (heterogeneidade espacial) em estudos com dados em corte
transversal e em painel.
Conteúdo Programático
Bibliografia
Bibliografia Básica:
- BARREIROS, H. M.; NOGUEIRA DE VASCONCELOS, R.; BARBOSA, C. E.C. , 2019, Análise espacial com R, UEFS Editora, 102 p. Disponível em: https://eujournal.org/files/journals/1/books/JeanFrancoisMas.pdf. Acesso em: 24 fev. 2024.
- CRUZ, B. O. (Org.) ; FURTADO, B. A. (Org.) ; MONASTERIO, L. M. (Org.) ; RODRIGUES JR., W. (Org.) . Economia regional e urbana : teorias e métodos com ênfase no Brasil. 1. ed. Brasília: IPEA, 2011. v. 1. 408p . Disponível em: https://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/3008 Acesso em: 25 fev.2024.
- PEBESMA, E.; BIVAND, R. Spatial Data Science: with applications in R. Universidade de Münster, Escola Norueguesa de Economia, 2023. Disponível em: https://r-spatial.org/book/ . Acesso em: 25 fev. 2024.
Bibliografia Complementar:
- ALMEIDA, E. S. DE .; HADDAD, E. A.. MEECA: um modelo econométrico espacial para projeção consistente de culturas agropecuárias. Revista de Economia e Sociologia Rural, v. 42, n. 3, p. 507–527, jul. 2004. Disponível em: https://www.scielo.br/j/resr/a/dTsrwVT3Bj443tXt9pcSVhL/?lang=pt . Acesso em: 08 abr. 2024
- BEZERRA, É. C. D. et al.. Análise espacial das condições de enfrentamento à COVID-19: uma proposta de Índice da Infraestrutura da Saúde do Brasil. Ciência & Saúde Coletiva, v. 25, n. 12, p. 4957–4967, dez. 2020. Disponível em:137 https://www.scielo.br/j/csc/a/XP3Q7jyggBkT95BswnKQYwy/abstract/?lang=pt . Acesso em: 07 abr. 2024.
- CARVALHO, A. X. Y.; ALBURQUERQUE, P. H. M. Tópicos em econometria espacial para dados cross-section. Texto para discussão, 1508. Brasília, 2010. Disponível em: https://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/1394. Acesso em: 24 fev. 2024.
- LE SAGE, J. & FISCHER, M. “Spatial growth regressions: model specification, estimation and interpretation”. Spatial Economic Analysis, 3(3), 275–304. 31, 2008. Disponível em: https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/17421770802353758. Acesso em: 25 fev. 2024.
- MILLO, G.; PIRAS, G. “splm: Spatial Panel Data Models in R”. Journal of Statistical Software, v. 47, n. 1, p. 1–38, 17 abr. 2012. Disponível em: https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/article/view/v047i01/574 . Acesso em: 25 fev. 2024.