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No nosso Curso de Introdução à Econometria usando o R, os alunos aprendem a estimar modelos lineares a partir de Mínimos Quadrados Ordinários, tendo uma prática constante com o R. Para ilustrar como aprender econometria é divertido, podemos replicar um exemplo do livro clássico do Wooldridge, de Introdução à Econometria. Escolhemos aqui o exemplo 4.6, que estuda participação em fundos de pensão.
[/et_pb_text][/et_pb_column][et_pb_column type="1_2"][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2018/11/ultimasturmas.png" show_in_lightbox="off" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="left" sticky="off" align="left" force_fullwidth="off" always_center_on_mobile="on" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]
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Vamos explicar a taxa de participação de funcionários de empresas em fundos de pensão com um modelo que leva em conta, número de empregados, tamanho da empresa, idade média dos funcionários. O modelo segue a seguinte forma funcional, onde é a taxa de participação, é o total de empregados da firma, é a idade do fundo de pensão:
(1)
library(wooldridge) data("k401k") summary(lm(prate ~ mrate + age + totemp, data = k401k))
Reproduzindo o código, o leitor vai poder avaliar a tabela de regressão disponibilizada. Observe que o tamanho da empresa (medido por totemp) é estatisticamente significante. No entanto, o parâmetro estimado é extremamente pequeno: sua magnitude é de aproximadamente . Embora consigamos prover evidências de que é diferente de zero, o parâmetro não é muito relevante.
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