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Estrutura de Dados em Econometria (II)

No post A estrutura dos dados em Econometria acabei me esquecendo dos dados em Pooled Cross-Section – algo como Corte Transversal Agrupado. Essa estrutura é um meio termo entre Cross-Section e Painel. (mais…)

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Artigos que utilizam o Diff-in-Diff

Falei pouco sobre Diff-in-Diff aqui, somente nos posts Regressão Diff-In-Diff com Efeitos Fixos no R e Diferenças em Diferenças (Diff-in-Diff). Porém, é um modelo muito interessante para quem vai fazer pesquisa, principalmente quando se avalia políticas públicas. (mais…)

A estrutura dos dados em Econometria

Os dados com os quais trabalhamos em econometria, podem estar estruturados de diversas formas. Podemos ter informações dos clientes de uma loja extraídas em um determinado momento, podemos ter dados mensais de crescimento do PIB de um país com histórico de alguns anos e podemos ter também dados de pais de família que participaram de um experimento e foram acompanhados por alguns anos. Cada informação mencionada deve ser tratada de uma maneira diferente. Embora algumas técnicas sejam aplicadas para os três casos com pequenas mudanças apenas, é importante saber como seus dados estão estruturados para saber como a técnica deve ser utilizada e que tipo de características específicas devem ser consideradas. As estruturas mais importantes são:

  1. Dados Cross-Section (Dados de corte transversal): São dados extraídos em um determinado momento no tempo. Embora as informações possam ser coletadas em diferentes momentos no tempo, isso não é levado em consideração. Vamos supor que você trabalha em uma empresa que vende roupas e gostaria de saber qual o perfil do cliente que compra online. Ao coletar as informações dos clientes que compraram online no último ano, montar aquela sua tabela cheia de informações como idade, salário, emprego, número de peças compradas, valor gasto, etc. Você está estruturando dados no formato cross-section.
  2. Séries Temporais: Consiste em informações observadas ao longo do tempo. Em determinados casos, faz-se necessário considerar que o passado influencia o presente, por isso utilizamos essa estrutura de dados e as técnicas correspondentes a ela para análises. Quando pensamos em índices de preços, PIB, vendas ao longo do ano, preços de ações, estamos sempre (ou quase sempre) utilizando técnicas de séries temporais. Nos casos mencionados, as informações não são independentes ao longo do tempo. Essa é a chave para se compreender séries temporais.
  3. Dados em Painel: É uma mescla de séries temporais com cross-section. São séries para cada cross-section do indivíduo em análise. Por exemplo, suponha que tenhamos o histórico de diversas informações de um mesmo grupo de indivíduos ao longo do tempo, como salário, emprego, distância ao trabalho e horas extras realizadas. Você tem diversas “fotos” dessas mesmas informações para os mesmos indivíduos durante 10 anos. Ou então, você tem as informações dos estados do Brasil, como índice de desemprego, índice de homicídios, número de habitantes e número de parques. Esses dois casos consistem em dados em painel. Esse tipo de informação é bastante utilizada em experimentos controlados e análises de políticas adotadas por governantes.

Você vai ver que alguns mercados utilizam mais uma estrutura de dados do que outra. Isso pode ser importante também para você entender quais técnicas deve se aprofundar mais, dado o seu trabalho atual ou a área em que você pretende atuar!