Tratamento de Dados Quantitativos

1 VIII Semin rio de Metodologia 1 Tratamento de Dados Quantitativos Profa. Roseli da Silva Prof. Ulisses Gamboa Prof. Gabriel Marchesini Prof. vladimir Maciel 1. Fase Anterior: coleta de Dados Fontes prim rias: Levantamento de Dados em campo ou por meio de question rios. Vale lembrar que o processo de defini o da amostra deve atender os crit rios estat sticos (amostra aleat ria) para que os resultados possam ser generalizados. Fontes secund rias: Levantamento de Dados por meio de pesquisas realizadas em diversas institui es ou publica es. Ex.: IBGE, Banco Central, IPEA, funda o SEADE, CVM, Andima, Serasa, Febraban, entidades de classe etc. Sistematiza o e padroniza o dos Dados : Deflacionamento; Convers o de moedas; Compatibiliza o de periodicidade; Contextualiza o; Etc. 2. Tipo de Dados Qualitativos (strictu sensu): metodologia pr pria, conforme apresenta o do grupo 6.

2 Quantitativos ou Qualitativos Pass veis de Quantifica o (detalhados a seguir). Qualitativos Vari veis Nominais (podem ser quantificados por usos de dummies var. bin ria 0 ou 1); Vari veis Ordinais (naturalmente tratados de forma quantitativa, como as Escalas Likert). Quantitativos Vari veis Discretas: assumem valores discretos (pertencentes ao conjunto Z dos n meros inteiros); Vari veis Cont nuas: assumem quaisquer valores pertencentes ao conjunto R dos n meros reais. Os Dados Quantitativos podem ser em: S rie temporal; Cross-section (se o transversal); Painel (combina o das duas anteriores). VIII Semin rio de Metodologia 2 3. An lise de Dados An lise Descritiva: O Tratamento de Dados Quantitativos (ou qualitativos quantific veis) requer que se realizem an lises descritivas (estat sticas descritivas) que nos permitem conhecer as caracter sticas da distribui o de Dados .

3 Comportamento gr fico (para s rie temporais); Histograma; C lculos dos momentos - medidas de posi o e dispers o: m dia, moda, mediana, vari ncia, quantis, assimetria, curtose; Teste de normalidade (ex.: Jarque-Bera). An lise Descritiva Bivariada: Correla o linear entre duas vari veis: Diagrama de dispers o; Covari ncia e correla o; Demais medidas de associa o. An lise de Dados qualitativos quantific veis: tt ccnniiccaass mmuullttiivvaarriiaaddaass. Cluster; Fatorial; Correla o can nica; Discriminante; SEM Modelos de Equa es Estruturais (Lisrel). An lise de Dados Quantitativos (vari veis discretas ou cont nuas): SS rriieess TTeemmppoorraaiiss Metodologia Box & Jenkins. Teste de raiz unit ria e ordem de integra o; Cointegra o (bivariada: Engle-Granger, multivariada: Johansen); Quebras estruturais; Modelos estruturais M-Var.

4 X-Garch. PPaaiinneell:: Modelos de efeito fixo ou aleat rio; Cointegra o e raiz unit ria em painel; Modelo generalizado de momentos (Arellano-Bond); Vari veis instrumentais; Modelos de dura o e sobreviv ncia; Vi s de Sele o T cnicas comuns aos dois tipos de Dados : Modelos de regress o linear Simples; M ltipla. Regress o log stica (modelos de vari vel dependente limitada) Probit; Logit; Tobit. 4. Pr xima Etapa : An lise dos resultados.