Este material tem como objetivo introduzir os conceitos sobre o Cointegração e Vetor de Correção de Erros (VEC). Vamos entender como avaliar se uma série temporal multivariada é cointegrada e como inserir uma correção no erro do Modelo de Vetores Autorregressivos (VAR) de forma que seja possível estimá-lo com variáveis cointegrada

Este material tem como objetivo introduzir os conceitos sobre efeito causal dinâmico em uma série temporal multivariada. Vamos entender como podemos usar os modelos de regressão com defasagens distribuídas (distributed lag regression model) e autorregressivo com defasagens distribuídas (autoregressive distributed lag regression model) para estimar tal efeito.

Este material tem como objetivo introduzir os conceitos sobre o Modelo Vetorial Autorregressivo (VAR) bem como sua versão estrutural (SVAR).

Este material tem como objetivo introduzir os conceitos de séries temporais multivariadas. Neste sentido, vamos entender como a condição de estacionariedade se altera para o caso multivariado e estudar algumas propriedades de um vetor de séries temporais.

Neste material você vai entender como modelar o segundo momento condicional de uma série temporal usando modelos de heterocedasticidade condicional ARCH e GARCH.

Este material tem como objetivo contribuir para o entendimento sobre sazonalidade e como a sazonalidade multiplicativa impacta os modelos ARMA estudados anteriormente. Além disso, apresenta o modelo SARIMA.

Este material tem como objetivo contribuir para o entendimento sobre processos não-estacionários e sem sazonalidade. Para tanto, vamos mostrar como realizar testes estatísticos para verificar a estacionariedade de uma série temporal e o impacto de não-estacionariedade nos modelos ARMA estudados anteriormente.

Este material tem como objetivo contribuir para o entendimento sobre como estimamos modelos autorregressivos de médias móveis (ARMA). Além disso, mostramos a abordagem proposta por Box, Jenkins e Reinsel (1994)

Este material tem como objetivo contribuir para o entendimento sobre modelos autorregressivos de médias móveis (ARMA). Neste sentido, apresentamos as propriedades estatísticas de tais modelos e como usar critérios de informação para identificar a correta especificação do modelo.

Este documento tem como objetivo contribuir para o entendimento de modelos de médias móveis (MA). Neste sentido, apresentamos as propriedades estatísticas de tais modelos e como fazer uso da função de autocorrelação para identificar a correta especificação do modelo.

Este documento tem como objetivo contribuir para o entendimento de modelos autorregressivos (AR). Neste sentido, apresentamos as propriedades estatísticas de tais modelos e como fazer uso da função de autocorrelação parcial para identificar a correta especificação do modelo.

Este material tem como objetivo contribuir para o entendimento sobre corelação, autocorrelação e autocorrelação parcial e sua importância em econometria de séries temporais.

Este material tem como objetivo contribuir para o entendimento sobre as características de dados financeiros e suas propriedades.

Este material tem como objetivo contribuir para o entendimento sobre o princípio de máxima verossimilhança. Além da parte teórica, vamos aplicá-lo usando o R.

Este material tem como objetivo contribuir para o entendimento básico sobre temas importantes em estatística.

Este material tem como objetivo ensinar como usar diversos pacotes do R para coletar dados financeiros e econômicos de fontes públicas como Banco Central do Brasil, BM&F Bovespa, IBGE, IPEA, Google Finance, Yahoo Finance, FED, Banco Mundial, etc.

Este documento tem como objetivo contribuir para o entendimento de programação em [R](https://www.r-project.org/) sobre os seguintes temas: importar dados locais no R (csv, xlsx e txt), coletar dados da internet (csv, xlsx e txt) e usando APIs no R.

Este documento tem como objetivo contribuir para o entendimento de programação em R sobre os seguintes temas: Operadores relacionais e lógicos, condições, loops, funções, a família de funções apply, datas e pacotes

Este documento tem como objetivo contribuir para o entendimento básico de programação em R sobre os seguintes temas: Aritmética, Variáveis, Vetores, Matrizes, Fatores, Data frames e Listas.

Este documento tem como objetivo contribuir para o entendimento básico sobre a estrutura de dados econômicos e sua relação com a Econometria.

Este documento tem como objetivo apresentar conceitos de programação não-linear e como implementar tais problemas de otimização no R. Desta forma, vamos apresentar como identificar um problema de programação não-linear e seus diversos tipos.

Este documento tem como objetivo apresentar conceitos de programação linear e como implementar tais problemas de otimização no R.

Este documento tem como objetivo contribuir para o entendimento de como resolver problemas de otimização não condicionada no R.