Pesquisador(a):
Albuquerque, Pedro Henrique Melo

Sobre o pesquisador

Possui graduação em Estatística pela Universidade de Brasília (2006) e mestrado em estatística pela UFMG (2008) doutorando em Administração pela Universidade de Brasília. Atualmente é professor assistente no Departamento de Administração da Universidade de Brasília e pesquisador visitante no Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada - DF. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Amostragem, Estatística Espacial e Econometria.

URI

https://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/19933

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Publicação

Tópicos em econometria espacial para dados cross-section

(Ipea, 2011) Carvalho, Alexandre Xavier Ywata; Albuquerque, Pedro Henrique Melo; Alexandre Xavier Ywata Carvalho; Pedro Henrique Melo Albuquerque

Apresenta uma introdução abrangente aos principais modelos e técnicas de econometria espacial aplicados a dados cross-section, destacando o rápido avanço das ferramentas analíticas voltadas ao tratamento de bases georreferenciadas. Os autores discutem três abordagens empíricas — estruturalista, experimentalista e descritiva — situando os estudos regionais principalmente nesta última, mas ressaltando oportunidades de expansão para métodos mais robustos de identificação causal. O texto detalha modelos espaciais paramétricos amplamente utilizados, como SAR, SEM e SARMA, enfatizando suas formulações, interpretações, métodos de estimação por máxima verossimilhança, limitações e críticas teóricas. São apresentados ainda testes para detecção de dependência espacial, incluindo o I de Moran, o teste de Kelejian-Robinson e estatísticas baseadas em Wald, razão de verossimilhança e multiplicadores de Lagrange. O capítulo avança para técnicas de estimação robustas frente à endogeneidade e autocorrelação, como o estimador S2SLS de Kelejian e Prucha e o método de momentos generalizado com correção espacial de Conley, aplicável inclusive a modelos não lineares. Por fim, destaca a relevância crescente das metodologias espaciais para o entendimento de fenômenos regionais e urbanos, reconhecendo desafios teóricos, computacionais e empíricos ainda presentes na área.

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