# Metodos de previsão

Páginas: 11 (2622 palavras) Publicado: 10 de maio de 2011
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MÉTODOS DE PREVISÃO

TRABALHO 1

COIMBRA

MAIO 2011

ÍNDICE:

QUESTÃO 1:

Entre os modelos (A) a (E), qual é, em média, o mais adequado?

Ao estimar os cinco modelos no Eviews obtemos:

Modelo (A):
FRP: ln(Salar) = α1 + α2ln(Fact) + α3 Rcp + μ
FRA: [pic] (Salar)[pic]= 4.362168 + 0.275087ln(Fact)+ 0.017872Rcp

|Dependent Variable: LOG(SALAR) | |
|Method: Least Squares | | |
|Date: 04/28/10 Time: 23:34 | | |
|Sample: 1 209 | || |
|Included observations: 209 | | |
| | | | | |
| | | | | |
|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic|Prob.   |
| | | | | |
| | | | | |
|C |4.362168 |0.293878 |14.84348 |0.0000 |
|LOG(FACT) |0.275087 |0.033254 |8.272323|0.0000 |
|RCP |0.017872 |0.003955 |4.518784 |0.0000 |
| | | | | |
| | | | | |
|R-squared |0.281989 |    Mean dependent var|6.950386 |
|Adjusted R-squared |0.275018 |    S.D. dependent var |0.566374 |
|S.E. of regression |0.482244 |    Akaike info criterion |1.393518 |
|Sum squared resid |47.90727 |    Schwarz criterion |1.441494 |
|Log likelihood |-142.6226 |    Hannan-Quinn criter.|1.412915 |
|F-statistic |40.45179 |    Durbin-Watson stat |2.032574 |
|Prob(F-statistic) |0.000000 | | | |
| | | | | |
| | | || |

Modelo (B):
FRP: ln(Salar) = β1 + β2ln(Fact) + β3Rcp + β4Ind + β5Fin + β6Serv + ν
FRA: [pic] (Salar)[pic]= 4.768992 + 0.257192ln(Fact) + 0.011152Rcp -0.180892Ind – 0.22935Fin – 0.463893Serv

|Dependent Variable: LOG(SALAR) | |
|Method: Least Squares || |
|Date: 04/28/10 Time: 23:08 | | |
|Sample: 1 209 | | | |
|Included observations: 209 | | |
| | || | |
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|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic |Prob.   |
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