MÉTODOS QUANTITATIVOS APLICADOS À GESTÃO

GESTÃO DE ORGANIZAÇÕES E CRIAÇÃO DE VALOR PARTILHADO

Regressão Linear

Conceição A. Silva | Helena Correia | José Maria Gaspar

Visão global

Sinopse

É aqui apresentada uma abordagem essencialmente prática e de aplicação dos conceitos fundamentais desta técnica, de forma clara e simples mas também rigorosa. Todas as matérias são acompanhadas de exemplos e resolução de exercícios que esclarecem e demonstram de forma prática os conceitos apresentados.

Ao longo de todo o texto, recorre-se a ilustrações obtidas com a aplicação do suplemento de Regressão disponibilizado pelo Excel na resolução e análise de resultados, como forma de evidenciar as potencialidades desta ferramenta. No final, inclui-se um conjunto de exercícios resolvidos integradores dos tópicos abordados ao longo do texto.

Índice

Índices de Tabelas e Figuras

I. MODELOS DE REGRESSÃO LINEAR
1. Introdução
2. Modelo de regressão
3. Pressupostos clássicos do modelo de regressão
4. Estimação: método dos mínimos quadrados
4.1. Propriedades dos estimadores de mínimos quadrados (OLS)
4.2. Utilização do Excel na estimação de um modelo de regressão
5. Qualidade geral da equação de regressão
5.1. Correlação
6. Testes de hipóteses
6.1. Teste à significância global do modelo
6.2. Teste aos parâmetros do modelo
6.3. Teste de hipóteses t para coeficientes individuais
7. Intervalos de confiança e previsão
7.1. Interpretação de intervalos de confiança
7.2. Previsão da média e previsão individual
8. Variáveis qualitativas (dummy)
8.1. Interações entre variáveis
8.2. A armadilha das variáveis dummy
9. Modelos com variáveis não lineares
9.1. Identificação de não linearidade
9.2. Modelo de elasticidade constante
9.3. Modelo das variações relativas constantes
10. Problemas no modelo de regressão
10.1. Multicolinearidade
10.2. Seleção de variáveis e forma funcional na regressão múltipla
10.3. Endogeneidade
10.3.1. Omissão de variáveis
10.3.2. Erros de medição
10.3.3. Causalidade simultânea
10.4. Heteroscedasticidade
10.5. Autocorrelação ou correlação em série
10.6. Normalidade dos erros
10.7. Outros problemas na regressão linear
10.7.1. Outliers