Dados em painel em contabilidade e finanças: teoria e aplicação
A utilização de modelos que envolvam dados longitudinais em contabilidade e finanças tem sido recorrente. No entanto verifica-se uma falta de cuidado quanto aos critérios para a adoção de um modelo em detrimento de outro, bem como a ausência de uma discussão mais detalhada sobre os possíveis estimad...
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Lenguaje: | EN PT |
Publicado: |
FUCAPE Business School
2013
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Acceso en línea: | https://doaj.org/article/c69c0b5c2337455ebf4bf37c72c71731 |
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oai:doaj.org-article:c69c0b5c2337455ebf4bf37c72c717312021-11-11T15:48:05ZDados em painel em contabilidade e finanças: teoria e aplicação1807-734Xhttps://doaj.org/article/c69c0b5c2337455ebf4bf37c72c717312013-01-01T00:00:00Zhttp://www.redalyc.org/articulo.oa?id=123025719006https://doaj.org/toc/1807-734XA utilização de modelos que envolvam dados longitudinais em contabilidade e finanças tem sido recorrente. No entanto verifica-se uma falta de cuidado quanto aos critérios para a adoção de um modelo em detrimento de outro, bem como a ausência de uma discussão mais detalhada sobre os possíveis estimadores a serem estudados em cada situação. Este artigo tem por objetivo apresentar, de forma conceitual e aplicada, os principais estimadores de dados em painel que podem ser utilizados nessas áreas do conhecimento, bem como auxiliar na definição do modelo mais consistente a ser adotado, em função das características dos dados. Para um painel curto, são discutidos os modelos POLS com erros-padrão robustos clusterizados, com estimador between, efeitos fixos, efeitos fixos com erros-padrão robustos clusterizados, efeitos aleatórios e efeitos aleatórios com erros-padrão robustos clusterizados. Já para um painel longo, são discutidos os modelos com efeitos fixos, efeitos aleatórios, efeitos fixos com termos de erro AR(1), efeitos aleatórios com termos de erro AR(1), POLS com erros AR(1) e Pooled FGLS com erros AR(1). Este artigo também tem por propósito aplicar tais modelos em um caso real, com base nos dados da Compustat Global. Ao final, são apresentadas as principais rotinas para a aplicação de cada um dos modelos em Stata.Luiz Paulo Lopes FáveroFUCAPE Business Schoolarticledados em painelcontabilidadefinançasmétodo de estimaçãoBusinessHF5001-6182ENPTBBR: Brazilian Business Review, Vol 10, Iss 1, Pp 131-156 (2013) |
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dados em painel contabilidade finanças método de estimação Business HF5001-6182 Luiz Paulo Lopes Fávero Dados em painel em contabilidade e finanças: teoria e aplicação |
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A utilização de modelos que envolvam dados longitudinais em contabilidade e finanças tem sido recorrente. No entanto verifica-se uma falta de cuidado quanto aos critérios para a adoção de um modelo em detrimento de outro, bem como a ausência de uma discussão mais detalhada sobre os possíveis estimadores a serem estudados em cada situação. Este artigo tem por objetivo apresentar, de forma conceitual e aplicada, os principais estimadores de dados em painel que podem ser utilizados nessas áreas do conhecimento, bem como auxiliar na definição do modelo mais consistente a ser adotado, em função das características dos dados. Para um painel curto, são discutidos os modelos POLS com erros-padrão robustos clusterizados, com estimador between, efeitos fixos, efeitos fixos com erros-padrão robustos clusterizados, efeitos aleatórios e efeitos aleatórios com erros-padrão robustos clusterizados. Já para um painel longo, são discutidos os modelos com efeitos fixos, efeitos aleatórios, efeitos fixos com termos de erro AR(1), efeitos aleatórios com termos de erro AR(1), POLS com erros AR(1) e Pooled FGLS com erros AR(1). Este artigo também tem por propósito aplicar tais modelos em um caso real, com base nos dados da Compustat Global. Ao final, são apresentadas as principais rotinas para a aplicação de cada um dos modelos em Stata. |
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