/usr/share/gretl/gretlcli.hlp.pt

headings 10
Tests 22
add
adf
chow
coeffsum
coint
coint2
cusum
difftest
hausman
kpss
leverage
levinlin
meantest
modtest
normtest
omit
qlrtest
reset
restrict
runs
vartest
vif
Graphs 8
boxplot
gnuplot
graphpg
plot
qqplot
rmplot
scatters
textplot
Statistics 13
anova
corr
corrgm
fractint
freq
hurst
mahal
pca
pergm
spearman
summary
xcorrgm
xtab
Dataset 18
append
data
dataset
delete
genr
info
join
labels
markers
nulldata
open
rename
setinfo
setmiss
setobs
smpl
store
varlist
Estimation 34
ar
ar1
arbond
arch
arima
biprobit
dpanel
duration
equation
estimate
garch
gmm
heckit
hsk
intreg
kalman
lad
logistic
logit
mle
mpols
negbin
nls
ols
panel
poisson
probit
quantreg
system
tobit
tsls
var
vecm
wls
Programming 19
break
catch
clear
debug
elif
else
end
endif
endloop
flush
foreign
function
if
include
loop
makepkg
run
set
setopt
Transformations 9
diff
discrete
dummify
lags
ldiff
logs
orthdev
sdiff
square
Printing 7
eqnprint
modprint
outfile
print
printf
sprintf
tabprint
Utilities 7
eval
help
install
modeltab
pvalue
quit
shell
Prediction 1
fcast

# add Tests

Argument: lista-de-variáveis
Options: --lm (fazer um teste LM, apenas para OLS (Ordinary Least Squares))
--quiet (mostrar apenas o resultado básico do teste)
--silent (não mostrar nada)
--vcv (mostrar matriz de covariância para o modelo aumentado)
--both (apenas para estimação IV, ver abaixo)
Examples: add 5 7 9
add xx yy zz --quiet

Tem que ser invocado após um comando de estimação. As variáveis na
lista-de-variáveis são acrescentadas ao modelo anterior e o novo modelo é
estimado. Os resultados do teste de significância conjunta podem ser
obtidos usando os acessores $test e $pvalue.

Por omissão é efetuada uma estimação da versão aumentada do modelo
original, com a inclusão das variáveis da lista-de-variáveis. O teste é
um teste de Wald sobre o modelo aumentado, que substitui o original como o
"modelo corrente" para o propósito de, por exemplo, obter os resíduos como
$uhat ou realizar mais testes.

Em alternativa, usando a opção --lm (apenas no caso de modelos estimados
por OLS), será efetuado um teste LM. Uma regressão auxiliar é executada,
na qual a variável dependente é o resíduo do modelo anterior e as
variáveis independentes são as mesmas do modelo anterior mais as da
lista-de-variáveis. De acordo com a hipótese nula de que as variáveis
acrescentadas não acrescentam poder explicativo, a dimensão da amostra
vezes o R quadrado não-ajustado desta regressão tem uma distribuição
Qui-quadrado com um grau de liberdade igual ao número de regressores
adicionado. Neste caso o modelo original não é alterado.

A opção --both é específico para o método dos mínimos quadrados de
duas fases: indica que as novas variáveis devem ser acrescentadas tanto à
lista de regressores como à lista de instrumentos, por omissão apenas
serão acrescentadas à lista de regressores.

Menu path: Janela do modelo, /Testes/Acrescentar variáveis

# adf Tests

Arguments: ordem lista-de-variáveis
Options: --nc (teste sem constante)
--c (apenas com constante)
--ct (com constante e tendência)
--ctt (com constante, tendência e quadrado da tendência)
--seasonals (incluir variáveis sazonais auxiliares)
--gls (atenuar média ou tendência usando GLS)
--verbose (mostrar resultados da regressão)
--quiet (não mostrar resultados)
--difference (usar a primeira diferença da variável)
--test-down[=critério] (ordem de desfasamento automática)
--perron-qu (ver abaixo)
Examples: adf 0 y
adf 2 y --nc --c --ct
adf 12 y --c --test-down
See also jgm-1996.inp

The options shown above and the discussion which follows pertain to the use
of the adf command with regular time series data. For use of this command
with panel data please see below.

Computes a set of Dickey-Fuller tests on each of the the listed variables,
the null hypothesis being that the variable in question has a unit root.
(But if the --difference flag is given, the first difference of the variable
is taken prior to testing, and the discussion below must be taken as
referring to the transformed variable.)

Por omissão, são apresentadas duas variantes do teste: uma baseada na
regressão contendo uma constante e uma usando uma constante e uma
tendência linear. Você pode controlar as variantes que são apresentadas
ao especificar uma ou mais opções.

The --gls option can be used in conjunction with one or other of the flags
--c and --ct (the model with constant, or model with constant and trend).
The effect of this option is that the de-meaning or de-trending of the
variable to be tested is done using the GLS procedure suggested by Elliott,
Rothenberg and Stock (1996), which gives a test of greater power than the
standard Dickey-Fuller approach. This option is not compatible with --nc,
--ctt or --seasonals.

Em todos os casos a variável dependente é a primeira diferença da
variável especificada, y, e a variável independente chave é o primeiro
desfasamento de y. O modelo é construido de modo a que o coeficiente do
desfasamento de y iguale a raiz em questão menos 1. Por exemplo, o modelo
com uma constante pode ser escrito como

(1 - L)y(t) = b0 + (a-1)y(t-1) + e(t)

Under the null hypothesis of a unit root the coefficient on lagged y equals
zero; under the alternative that y is stationary this coefficient is
negative.

Se a ordem de desfasamento (daqui em diante, k) é maior que 0, então k
desfasamentos da variável dependente são incluidos no lado direito das
regressões de teste. If the order is given as -1, k is set following the
recommendation of Schwert (1989), namely the integer part of 12(T/100)^0.25,
where T is the sample size. Se a opção --test-down foi dada, k é
considerada como sendo o desfasamento máximo e a ordem de desfasamento
efectivamente usada é obtida testando para baixo. O critério para testar
para baixo pode ser selecionado usando o parâmetro opcional, que deve ser
um de AIC, BIC ou tstat; por omissão é AIC.

When testing down via AIC or BIC is called for, the final lag order for the
ADF equation is that which optimizes the chosen information criterion
(Akaike or Schwarz Bayesian). The exact procedure depends on whether or not
the --gls option is given: when GLS detrending is specified, AIC and BIC are
the "modified" versions described in Ng and Perron (2001), otherwise they
are the standard versions. In the GLS case a refinement is available: if the
additional option --perron-qu is given, the modified information criteria
are computed according to the revised method recommended by Perron and Qu
(2007).

When testing down via the t-statistic method is called for, the procedure is
as follows:

1. Estimar a regressão de Dickey-Fuller com k desfasamentos da variável
dependente.

2. O último desfasamento é significante? Se sim, executar o teste com com
a ordem de desfasamento, k. Senão, fazer k = k - 1; se k for igual a 0,
executar o teste com a ordem de desfasamento 0, senão saltar para o
passo 1.

No contexto do passo 2 acima, "significante" quer dizer que para o último
desfasamento, a estatística-t, que segue uma distribuição normal, tem um
p valor bilateral assimptótico menor ou igual a 0,10.

Os p valores para os testes de Dickey-Fuller baseiam-se em MacKinnon (1996).
O código relevante é incluído com a generosa permissão do autor. In the
case of the test with linear trend using GLS these P-values are not
applicable; critical values from Table 1 in Elliott, Rothenberg and Stock
(1996) are shown instead.

Panel data

When the adf command is used with panel data, to produce a panel unit root
test, the applicable options and the results shown are somewhat different.

First, while you may give a list of variables for testing in the regular
time-series case, with panel data only one variable may be tested per
command. Second, the options governing the inclusion of deterministic terms
become mutually exclusive: you must choose between no-constant, constant
only, and constant plus trend; the default is constant only. In addition,
the --seasonals option is not available. Third, the --verbose option has a
different meaning: it produces a brief account of the test for each
individual time series (the default being to show only the overall result).

The overall test (null hypothesis: the series in question has a unit root
for all the panel units) is calculated in one or both of two ways: using the
method of Im, Pesaran and Shin (Journal of Econometrics, 2003) or that of
Choi (Journal of International Money and Finance, 2001).

Menu path: /Variável/Teste de Dickey-Fuller aumentado

# anova Statistics

Arguments: response treatment [ block ]
Option: --quiet (não mostrar resultados)

Análise de Variância: response é uma série que mede um efeito com
interesse e treatment tem que ser uma variável discreta que codifica dois
ou mais tipos de tratamento (ou não-tratamento). Para ANOVA de duas-vias, a
variável block (que também deve ser discreta) codifica os valores de uma
variável de controlo.

Quando não se usa a opção --quiet, este comando mostra a tabela das somas
de quadrados e médias quadradas juntamente com um teste F. O teste F e o
seu valor P podem ser obtidos usando os acessores $test e $pvalue
respetivamente.

A hipótese nula do teste F é de que a resposta média é invariante com o
tipo de tratamento, ou por outras palavras, que o tratamento não produz
efeito. Em termos formais, o teste é apenas válido se a variância da
resposta for igual para todos os tipos de tratamentos.

Note que os resultados apresentados por este comando pertencem a um
subconjunto da informação resultante do procedimento seguinte, que é
facilmente implementável em gretl. Crie um conjunto de variáveis
auxiliares que codifiquem todos os tipos de tratamentos, exceto um. No caso
da ANOVA de duas-vias, adicionalmente, crie um conjunto de variáveis
auxiliares que codifiquem todos os "blocks" (controlos), exceto um. De
seguida efectue uma regressão sobre response com uma constante e com as
variáveis auxiliares usando "ols". No caso da ANOVA singular (ou uma-via) a
tabela é produzida passando a opção --anova para ols. No caso da ANOVA de
duas-vias o teste F relevante, é obtido usando o comando "omit". Por
exemplo (assumindo que y é a resposta, xt codifica os tratamentos, e xb
codifica os controlos):

# uma-via
list dxt = dummify(xt)
ols y 0 dxt --anova
# duas-vias
list dxb = dummify(xb)
ols y 0 dxt dxb
# teste da significância conjunta de dxt
omit dxt --quiet

Menu path: /Modelo/Outros modelos lineares/ANOVA

# append Dataset

Argument: ficheiro-de-dados
Options: --time-series (ver abaixo)
--update-overlap (ver abaixo)
Ver abaixo para opções especializadas adicionais

Abre um ficheiro de dados e acrescenta esse conteúdo ao conjunto de dados
actual, se os novos dados forem compatíveis. O programa tentará determinar
o formato do ficheiro de dados (nativo, texto simples, CSV, Gnumeric, Excel,
etc.).

Os dados acrescentados podem tomar a forma de observações adicionais em
variáveis já existentes, ou em novas variáveis. Caso sejam novas
variáveis, estas terão que ser compatíveis de acordo com: (a) o número
de observações dos novos dados seja o mesmo que nos dados existentes, ou
(b) que os novos dados estejam acompanhados de informação clara sobre as
observações de modo que gretl possa decidir onde colocar os valores.

Existe uma funcionalidade especial para acrescentar a um conjunto de dados
de painel. Seja n o número de unidades de secção cruzada no painel, T o
número de períodos temporais, e m o número de observações dos novos
dados. Se m = n os novos dados serão tomados como invariantes-temporais, e
serão copiados para a posição em cada período temporal. Por outro lado,
se m = T os dados serão tratados como sendo não-variantes a longo das
unidades de painel, e serão copiados para a posição em cada unidade. Se o
painel é "quadrado", e m é igual a n e a T, acontece uma ambiguidade.
Neste caso, por omissão, trata-se cada novos dados como sendo
invariantes-temporais, mas você pode forçar gretl para tratar os novos
dados como sendo série temporal ao fornecer a opção --time-series. (Esta
opção é ignorada nos outros casos.)

When a data file is selected for appending, there may be an area of overlap
with the existing dataset; that is, one or more series may have one or more
observations in common across the two sources. If the option
--update-overlap is given, the append operation will replace any overlapping
observations with the values from the selected data file, otherwise the
values currently in place will be unaffected.

The additional specialized options --sheet, --coloffset, --rowoffset and
--fixed-cols work in the same way as with "open"; see that command for
explanations.

Ver também o comando "join" para um manuseamento mais sofisticado com
várias fontes de dados.

Menu path: /Ficheiro/Acrescentar dados

# ar Estimation

Arguments: desfasamentos ; variável-dependente variáveis-independentes
Option: --vcv (mostrar matriz de covariância)
Example: ar 1 3 4 ; y 0 x1 x2 x3

Determina estimativas para os parâmetros usando o procedimento iteractivo e
generalizado de Cochrane-Orcutt (ver a Secção 9.5 de Ramanathan, 2002). A
iteração termina quando os erros das somas de quadrados sucessivos não
difiram em mais que 0,005 porcento ou após 20 iterações.

"desfasamentos" é uma lista de desfasamentos nos resíduos, terminada por
um ponto-e-vírgula. No exemplo acima o termo do erro é especificado como

u(t) = rho(1)*u(t-1) + rho(3)*u(t-3) + rho(4)*u(t-4)

Menu path: /Modelo/Série temporal/Estimação autoregressiva

# ar1 Estimation

Arguments: variável-dependente variáveis-independentes
Options: --hilu (usar o procedimento Hildreth-Lu)
--pwe (usar o estimador Prais-Winsten)
--vcv (mostrar a matriz de covariância)
--no-corc (não aperfeiçoar os resultados com Cochrane-Orcutt)
--loose (usar critério de convergência mais relaxado)
Examples: ar1 1 0 2 4 6 7
ar1 y 0 xlist --pwe
ar1 y 0 xlist --hilu --no-corc

Determina estimativas admissíveis GLS para um modelo em que se assume que o
termo de erro segue um processo autoregressivo de primeira-ordem.

O método por omissão é o procedimento iterativo de Cochrane-Orcutt (ver,
por exemplo, a Secção 9.4 de Ramanathan, 2002). A iteração termina
quando as estimativas sucessivas do coeficiente de autocorrelação não
diferirem por mais de 0.001 ou após 20 iterações.

Se tiver sido dada a opção --hilu, é utilizado o procedimento de pesquisa
de Hildreth-Lu. Os resultados são depois aperfeiçoados usando o método
Cochrane-Orcutt, exceto se tiver sido indicada a opção --no-corc. (Esta
última opção é ignorada se não tiver sido usado --hilu).

Se tiver sido dada a opção --pwe, é usado o estimador de Prais-Winsten.
Isto involve uma iteração semelhante à de Cochrane-Orcutt; a diferença
é que equanto Cochrane-Orcutt descarta a primeira observação, a de
Prais-Winsten faz uso dela. Para mais detalhes ver, por exemplo, o Capítulo
13 do livro de Greene, Econometric Analysis (2000).

Menu path: /Modelo/Série temporal/AR(1)

# arbond Estimation

Argument: p [ q ] ; variável-dependente variáveis-independentes [ ; instrumentos ]
Options: --quiet (não mostrar o modelo estimado)
--vcv (mostrar matriz de covariância)
--two-step (executa estimação pelo Método Generalizado dos Momentos (GMM) de 2-fases)
--time-dummies (acrescenta variáveis auxiliares tempo)
--asymptotic (erros padrão assimptóticos não corrigidos)
Examples: arbond 2 ; y Dx1 Dx2
arbond 2 5 ; y Dx1 Dx2 ; Dx1
arbond 1 ; y Dx1 Dx2 ; Dx1 GMM(x2,2,3)
See also arbond91.inp

Executa a estimação de modelos de painel dinâmico (ou seja, modelos de
painel que contenham um ou mais desfasamentos da variável dependente)
recorrendo ao método Método Generalizado dos Momentos (GMM-DIF)
desenvolvido por Arellano and Bond (1991). Por favor ver "dpanel" para uma
versão mais flexível e actualizada deste comando que também usa GMM-SYS
para além do GMM-DIF.

O parâmetro p representa a ordem da autoregressão para a variável
dependente. O parâmetro opcional q indica o máximo desfasamento do nível
da variável dependente a ser usada como um instrumento. Se este argumento
for omitido, ou de valor 0, todos os desfasamentos disponíveis são usados.

A variável dependente deve ser dada na forma de níveis; ela será
automaticamente diferenciada (pois este estimador usa diferenciação para
anular os efeitos individuais). As variáveis independentes não são
automaticamente diferenciadas; se você pretende usar diferenças (o que
acontece em geral para variáveis quantitativas, mas não será, por
exemplo, para variáveis auxiliares temporais), deve primeiro criar essas
diferenças e depois especificar estas como sendo regressoras.

O último campo (opcional) do comando serve para especificar instrumentos.
Se não for dado nenhum, então é assumido que todas as variáveis
independentes são estritamente exógenas. Se você especificar alguns
instrumentos, então deve incluir na lista quaisquer variáveis
independentes estritamente exógenas. Para regressores predeterminados,
você pode usar a função GMM para incluir uma gama de desfasamentos
especificada no modo bloco-diagonal. Isto é ilustrado no terceiro exemplo
acima. O primeiro argumento de GMM é o nome da variável em questão, o
segundo é o desfasamento mínimo a ser usado como instrumento, e o terceiro
é o desfasamento máximo. Se o terceiro argumento for dado como 0, todos os
desfasamentos disponíveis são usados.

Por omissão são apresentados os resultados da estimação 1-fase (com
erros padrão robustos). Opcionalmente, você pode escolher estimação de
2-fases. Em ambos os casos são efectuados testes de autocorrelação de
ordem 1 e 2, assim como o teste de sobre-identificação de Sargan e o teste
de Wald para a significância conjunta dos regressores. Note-se que este
modelo de diferenciação com autocorrelação de primeira-ordem não
invalida o modelo, mas que a autocorrelação de segunda-ordem não respeita
as assunções estatísticas presentes.

No caso da estimação de 2-fases, por omissão, os erros padrão são
determinados usando a correcção de amostra-finita sugerida por Windmeijer
(2005). Os erros padrão assimptóticos associados ao estimador de 2-fases
são em geral considerados como guias para inferência pouco fiáveis, mas
se por alguma razão os pretender ver, você pode usar a opção
--asymptotic para desligar a correcção de Windmeijer.

Se for dada a opção --time-dummies, são acrescentadas variáveis
auxiliares temporais aos regressores especificados. Para evitar
colinearidade perfeita com a constante, o número de auxiliares é uma
unidade a menos que o número máximo de períodos usados na estimação. As
auxiliares são introduzidas por níveis; se você deseja usar auxiliares de
tempo na forma de primeiras-diferenças, você terá que definir e
acrescentar essas variáveis manualmente.

Menu path: /Modelo/Painel/Arellano-Bond

# arch Estimation

Arguments: ordem variável-dependente variáveis-independentes
Example: arch 4 y 0 x1 x2 x3

This command is retained at present for backward compatibility, but you are
better off using the maximum likelihood estimator offered by the "garch"
command; for a plain ARCH model, set the first GARCH parameter to 0.

Estima a especificação do modelo fornecido aceitando em ARCH
(Heterosquedicidade Condicional Autoregressiva). O modelo é primeiramente
estimado em OLS, e depois é efectuada uma regressão auxiliar, na qual, o
quadrado dos resíduos da primeira fase é regredido com os seus próprios
valores desfasados. A fase final é uma estimação por mínimos quadrados
com pesos, usando como pesos os recíprocos das variâncias de erro
ajustadas da regressão auxiliar. (Se a variância predita de de alguma
observação na regressão auxiliar for não positiva, então será usada o
correspondente resíduo quadrado).

Os valores alpha mostrados abaixo dos coeficientes são os parâmetros
estimados do processo ARCH da regressão auxiliar.

Ver também "garch" e "modtest" (a opção --arch).

Menu path: /Modelo/Série temporal/ARCH

# arima Estimation

Arguments: p d q [ ; P D Q ] ; variável-dependente [ variáveis-independentes ]
Options: --verbose (mostrar detalhes das iterações)
--vcv (mostrar matriz de covariância)
--hessian (ver abaixo)
--opg (ver abaixo)
--nc (não incluir uma constante)
--conditional (usar verosimilhança máxima condicional)
--x-12-arima (usar X-12-ARIMA para estimação)
--lbfgs (usar maximizador L-BFGS-B)
--y-diff-only (ARIMAX especial, ver abaixo)
--save-ehat (ver abaixo)
Examples: arima 1 0 2 ; y
arima 2 0 2 ; y 0 x1 x2 --verbose
arima 0 1 1 ; 0 1 1 ; y --nc

Se não for dada a lista de variáveis-independentes, é estimado um modelo
ARIMA (Média Móvel, Autoregressiva, Integrada) univariado. O valores
inteiros p, d e q representam respectivamente, a ordem autoregressiva (AR),
a ordem de diferenciação, e ordem da média móvel (MA). Estes valores
podem ser fornecidos na forma numérica, ou como nome de variáveis
escalares pré-existentes. Por exemplo, um valor de 1 em d, significa que a
primeira diferença da variável dependente deve ser obtida antes de estimar
os parâmetros ARMA.

Se você pretender apenas incluir no modelo desfasamentos específicos AR ou
MA (e não todos os desfasamentos até uma certa ordem) você pode
substituir p e/ou q de acordo com: (a) o nome de uma matriz pré-definida
contendo um conjunto de valores inteiros, ou (b) uma expressão tal como {1
4}; ou seja, um conjunto de desfasamentos separados por espaços dentro de
chavetas.

Os valores inteiros opcionais,P, D e Q representam respectivamente, a
sazonalidade AR, a ordem para diferenciação de sazonalidade e a ordem de
sazonalidade MA. Estes são apenas aplicáveis se os dados tiverem uma
frequência superior a 1 (por exemplo, trimestral ou mensal). Mais uma vez,
estas ordens podem ser dadas na forma numérica ou como variáveis.

No caso univariado é incluído no modelo por omissão, um interceptor, mas
isto pode ser suprimido com a opção --nc. Se forem fornecidas
variáveis-independentes, o modelo passa a ser ARMAX; neste caso a constante
deve ser explicitamente incluída se você pretender um interceptor (tal
como no segundo exemplo acima).

Existe outra forma alternativa para este comando: se você não pretende
aplicar diferenciação (seja sazonal ou não-sazonal), você pode omitir
ambos os parâmetros d e D, em vez de entrar explicitamente zeros. Além
disso, arma é um sinónimo ou aliás para arima. Assim, por exemplo, o
comando seguinte é válido para especificar o modelo ARMA(2, 1):

arma 2 1 ; y

O normal é usar a funcionalidade "nativa" gretl ARMA, com estimação de
Máxima Verosimilhança (ML) exata (usando o filtro de Kalman). Outras
opções são: código nativo, ML condicional; X-12-ARIMA, ML exata; e
X-12-ARIMA, ML condicional. (As últimas duas opções estão disponíveis
apenas se o programa X-12-ARIMA estiver instalado.) Para detalhes sobre
estas opções, veja por favor the Gretl User's Guide.

Quando o código nativo ML é usado, os erros padrão são por omissão
baseados numa aproximação numérica da (inversa negativa da) Hessiana, ou
em recurso, no produto externo do gradiente (OPG) caso falhe o cálculo da
Hessiana numérica. Podem ser usadas duas opções (mutualmente exclusivas)
para forçar a situação: a opção --opg força o uso do método OPG, sem
tentar obter a Hessiana, enquanto a opção --hessian desativa o OPG em
último recurso. Note que a falha na determinação da Hessiana numérica
indica, em geral um modelo incorretamente especificado.

A opção --lbfgs é específica para estimação usando código nativo ARMA
e ML exata: significa o uso do algoritmo de "memória limitada" L-BFGS-B em
vez do usual maximizador BFGS. Isto pode ajudar em alguns casos onde a
convergência é difícil de atingir.

A opção --y-diff-only é específica na estimação de modelos ARIMAX
(modelos com uma ordem de integração não-nula e que incluam regressores
exógenos), e aplica-se apenas quando se usa a ML exata e nativa de gretl.
Para esses modelos o comportamento normal é de diferenciar tanto as
variáveis dependentes como as regressoras, mas quando esta opção é
fornecida, apenas é diferenciada a variável dependente, mantendo-se as
variáveis regressoras na forma de nível.

A opção --save-ehat é aplicável apenas quando se usa estimação ML
nativa e exata. O efeito é o de disponibilizar um vector contendo a
estimativa óptima de período t da perturbação data-t ou inovação: isto
pode ser recuperado com o uso do acessor $ehat. Estes valores diferem da
série dos resíduos ($uhat), que contém os erros de predição
um-passo-à-frente.

O valor AIC retornado em ligação com os modelos ARIMA é calculado
conforme a definição usada no programa X-12-ARIMA, nomeadamente

AIC = -2L + 2k

onde L é o logaritmo da verosimilhança e k é o número total de
parâmetros estimados. Note-se que o programa X-12-ARIMA não produz
critérios de informação tal como o AIC quando a estimação é por ML
condicional.

As raízes AR e MA apresentadas em ligação com a estimação ARMA são
baseadas na seguinte representação de um processo ARMA(p,q):

(1 - a_1*L - a_2*L^2 - ... - a_p*L^p)Y =
c + (1 + b_1*L + b_2*L^2 + ... + b_q*L^q) e_t

As raízes AR são portanto as soluções de

1 - a_1*z - a_2*z^2 - ... - a_p*L^p = 0

e a estabilidade requer que estas raízes estejam fora do círculo
unitário.

A imagem da "frequência" apresentada em ligação com as raízes AR e MA é
o valor lambda que resolve z = r * exp(i*2*pi*lambda) onde z é a raiz em
questão e r o seu módulo.

Menu path: /Modelo/Série temporal/ARIMA
Other access: Menu de contexto da janela principal (selecção singular)

# biprobit Estimation

Arguments: variável-dependente1 variável-dependente2 variáveis-independentes1 [ ; variáveis-independentes2 ]
Options: --vcv (mostrar a matriz de covariância)
--robust (erros padrão robustos)
--cluster=variável-agrupada (ver a explicação em "logit")
--opg (ver abaixo)
--save-xbeta (ver abaixo)
--verbose (mostrar informação adicional)
Examples: biprobit y1 y2 0 x1 x2
biprobit y1 y2 0 x11 x12 ; 0 x21 x22
See also biprobit.inp

Estima um modelo probit bivariado, usando o método de Newton-Raphson para
maximizar a verosimilhança.

A lista de argumentos começa com as duas variáveis dependentes
(binárias), seguidas pela lista de regressores. Se a segunda lista tiver
sido dada, separada por um ponto-e-vírgula, ela será interpretada como
sendo o conjunto de regressores para a segunda equação, e as
variáveis-independentes1 são específicas para a primeira equação; caso
contrário as variáveis-independentes1 são consideradas representando o
conjunto de regressores comum.

Por omissão, os erros padrão são calculados usando uma aproximação
númerica por convergência da Hessiana. Mas se tiver sido dada a opção
--opg a matriz de covariância será baseada no produto externo do gradiente
(OPG), ou se a opção --robust tiver sido dada, o erros padrão QML serão
calulados usando a "sandwich" entre a inversa da Hessiana e a OPG.

Depois duma estimação com sucesso, o acessor $uhat obtém uma matriz de
duas colunas que são os resíduos generalizados das duas equações; ou
seja, os valores esperados das perturbações condicionadas pelos resultados
observados e covariados. Por omissão o $yhat obtém a matriz com quatro
colunas, que são as probabilidades estimadas para os quatro possíveis
resultados conjuntos para (y_1, y_2), e pela ordem (1,1), (1,0), (0,1),
(0,0). Alternativamente, se tiver sido usada a opção --save-xbeta, o $yhat
tem duas colunas e contém os valores das funções de índice para as
respectivas equações.

A saída inclui o teste de razões de verosimilhança para a hipótese nula
de que as perturbações nas duas equações são não-correlacionadas.

# boxplot Graphs

Argument: lista-de-variáveis
Options: --notches (mostrar intervalo de 90 porcento para a mediana delimitado por entalhes)
--factorized (ver abaixo)
--panel (ver abaixo)
--matrix=nome (mostra o gráfico das colunas da matriz indicada)
--output=nome-de-ficheiro (envia a saída para o ficheiro especificado)

Estes gráficos apresentam a distribuição de uma variável. A caixa
central contém os 50 porcento dos dados centrais, i.e. está limitada pelos
primeiro e terceiro quartis. Os "bigodes" estendem-se até aos valores
mínimo e máximo. É desenhada uma linha que corta a caixa na mediana. Um
símbolo "+" indica a média. Se tiver sido selecionada a opção de mostrar
o intervalo de confiança para a média, ele é obtido pelo método
'bootstrap' e apresentado na forma de linhas a tracejado acima e abaixo da
mediana.

A opção --factorized permite examinar a distribuição de uma variável
condicionada pelo valor de um fator discreto. Por exemplo, se um conjunto de
dados contém salários e uma variável auxiliar para o sexo, você pode
selecionar a variável salário como alvo e o sexo como fator para
visualizar lado a lado gráficos caixas-com-bigodes dos salários de homens
e mulheres, como em

boxplot salario sexo --factorized

Note que neste caso você tem que especificar exatamente duas variáveis,
com a variável fator em segundo lugar.

Se o conjunto de dados atual é de painel, e apenas tiver sido especificada
uma variável, a opção --panel produz uma série de gráficos
caixas-com-bigodes lado a lado, para cada uma das "unidades" do painel ou
grupo.

Em modo interativo o resultado é mostrado imediatamente. Em modo lote
('batch') o comportamento normal é o de criar um ficheiro de comandos
gnuplot na diretoria de trabalho do utilizador, cujo nome segue a forma
gpttmpN.plt, iniciando com N = 01. Esses gráficos poderão ser
posteriormente gerados com o programa gnuplot (em MS Windows, wgnuplot).
Este comportamento pode ser modificado usando a opção --output=
nome-de-ficheiro. Para mais detalhes, ver o comando "gnuplot".

Menu path: /Ver/Gráfico das variáveis/Caixa com bigodes

# break Programming

Sai de um ciclo. Este comando pode apenas ser usado dentro de um ciclo; ele
termina a execução de comandos e sai de dentro do ciclo (o mais interior).
Ver também "loop".

# catch Programming

Syntax: catch command

Isto não é um comando em sentido estrito mas pode ser usado como um
prefixo na maior parte dos comandos: o efeito é o de prevenir a eventual
interrupção da execução de comandos (ou de um ficheiro de comandos)
quando ocorra um erro num comando. Se acontecer um erro, este fica registado
como sendo um erro interno que pode ser acedido com $error (um valor de zero
indica sucesso). O valor de $error deve ser sempre verificado imediatamente
a seguir ao uso de catch, e deve ser tomada a ação adequada se o comando
falhou.

A palavra reservada catch não pode ser usada antes de if, elif ou endif.

# chow Tests

Variants: chow observação
chow variável-auxiliar --dummy
Options: --dummy (usar uma variável auxiliar pré-existente)
--quiet (não mostrar estimativas para o modelo aumentado)
--limit-to=list (limit test to subset of regressors)
Examples: chow 25
chow 1988:1
chow female --dummy

Tem que se seguir a uma regressão de Mínimos Quadrados (OLS). Se um
número de observação ou uma data tiver sido dado, produz um teste sobre a
hipótese nula de não haver quebra estrutural no ponto de separação
indicado. O procedimento cria uma variável auxiliar que é igual a 1 a
partir do ponto especificado por observação até ao final da amostra, caso
contrário é 0, e cria também termos de interação entre esta variável
auxiliar e as variáveis regressoras originais. Se tiver sido dada uma
variável auxiliar, será testada a hipótese nula de homogeneidade
estrutural no que diz respeito a essa variável auxiliar. Mais uma vez, os
termos de interação são acrescentados. Em quaisquer dos casos, é
executada uma regressão aumentada que inclui estes termos e é calculada a
estatística F, considerando a regressão aumentada como não restringida e
a original como restringida. Mas se o modelo original usou um estimador
robusto para a matriz de covariância, a estatística de teste é um valor
de qui-quadrado de Wald baseada num estimador robusto da matriz de
covariância da regressão aumentada.

Menu path: Janela do modelo, /Testes/Teste de Chow

# clear Programming

Option: --dataset (apagar apenas o conjunto de dados)

Sem opções, apaga da memória todos os objetos gravados, incluindo o
conjunto de dados corrente. Note que ao abrir um novo conjunto de dados, ou
ao usar o comando "nulldata" para criar um conjunto de dados vazio, obterá
o mesmo efeito, por isso o uso de "clear" normalmente não é necessário.

Se tiver sido dada a opção --dataset, então apenas o conjunto de dados é
apagado; os outros objetos gravados como matrizes e escalares serão
preservados.

# coeffsum Tests

Argument: lista-de-variáveis
Examples: coeffsum xt xt_1 xr_2
See also restrict.inp

Tem que se seguir a uma regressão. Calcula a soma dos coeficientes nas
variáveis indicadas na lista-de-variáveis. Apresenta esta soma juntamente
com o seu erro padrão e o p-value para a hipótese nula de que a soma é
zero.

Note-se a diferença entre este teste e "omit", que testa a hipótese nula
de que os coeficientes num conjunto especificado de variáveis independentes
são todos iguais a zero.

Menu path: Janela do modelo, /Testes/Soma de coeficientes

# coint Tests

Arguments: ordem variável-dependente variáveis-independentes
Options: --nc (não incluir uma constante)
--ct (incluir constante e tendência)
--ctt (incluir constante e tendência quadrática)
--skip-df (não efectuar testes DF nas variáveis individuais)
--test-down[=criterion] (ordem de desfasamento automática)
--verbose (mostrar detalhes adicionais das regressões)
--silent (don't print anything)
Examples: coint 4 y x1 x2
coint 0 y x1 x2 --ct --skip-df

O teste de cointegração Engle-Granger. O procedimento por omissão é: (1)
efetuar testes de Dickey-Fuller (DF) segundo a hipótese nula de que cada
variável listada tem uma raiz unitária; (2) estima a regressão de
cointegração; e (3) executar um teste DF sobre os resíduos da regressão
de cointegração. Se for dada a opção --skip-df, o passo (1) é omitido.

Se a ordem de desfasamento especificada é positiva, todos os testes
Dickey-Fuller usam essa ordem, com esta qualificação: se a opção
--test-down for dada, o valor indicado é tomado como sendo o máximo e a
ordem de desfasamento efetivamente usada em cada caso é obtida testando
para baixo. Ver o comando "adf" para detalhes sobre este procedimento.

Por omissão, a regressão de cointegração contém uma constante. Se você
deseja suprimir a constante, acrescente a opção --nc. Se você deseja
aumentar a lista de termos determinísticos na regressão de cointegração
com uma tendência linear ou quadrática, use a opção --ct ou --ctt. Estas
opções são mutualmente exclusivas.

Os P-values para este teste são baseados em MacKinnon (1996). O código
relevante é incluído com a generosa permissão do autor.

Menu path: /Modelo/Série temporal/Testes de Cointegração/Engle-Granger

# coint2 Tests

Arguments: ordem listaY [ ; listaX ] [ ; listaRx ]
Options: --nc (sem constante)
--rc (constante restringida)
--uc (constante não restringida)
--crt (constante e tendência restringida)
--ct (constante e tendência não restringida)
--seasonals (incluir auxiliares sazonais centradas)
--asy (registar valores p assimtóticos)
--quiet (apenas mostrar os testes)
--silent (não mostrar nada)
--verbose (mostrar detalhes das regressões auxiliares)
Examples: coint2 2 y x
coint2 4 y x1 x2 --verbose
coint2 3 y x1 x2 --rc

Executa o teste de Johansen para a cointegração entre as variáveis em
listaY para a dada ordem de desfasamento. Para detalhes sobre este teste ver
the Gretl User's Guide ou Hamilton (1994), Capítulo 20. Os valores p são
calculados usando a aproximação gama de Doornik (Doornik, 1998). São
mostrados dois conjuntos de valores p para o teste traço, valores
assintóticos imediatos e valores ajustados para o tamanho da amostra. Por
omissão, o acessor $pvalue obtém a variante ajustada, mas se opção --asy
for dada, pode ser usado para registar os valores assintóticos.

A inclusão de termos determinísticos no modelo é controlada por
intermédio das opções. Por omissão, se não tiver sido indicada nenhuma
opção, será incluída uma "constante não restringida", o que permite a
presença de um interceptor não-nulo nas relações cointegrantes assim
como uma tendência nos níveis das variáveis endógenas. Na literatura
derivada do trabalho de Johansen (ver por exemplo o livro dele de 1995) isto
é frequentemente referido como sendo o "caso 3". As primeiras quatro
opções apresentadas acima, que são mutualmente exclusivas, produzem
respectivamente os casos 1, 2, 4, e 5. O significado destes casos e os
critérios para seleccionar um caso estão explicados no the Gretl User's
Guide.

As listas opcionais listaX e listaRx permite-lhe controlar as variáveis
exógenas: estas entram no sistema como não restringidas (listaX) ou
restringidas ao espaço de cointegração (listaRx). Estas listas são
separadas da listaY e entre elas usando ponto-e-vírgulas.

A opção --seasonals, que pode ser combinada com qualquer outra opção,
especifica a inclusão de um conjunto de variáveis auxiliares sazonais.
Esta opção apenas está disponível para dados trimestrais ou mensais.

A seguinte tabela serve como um guia à interpretação dos resultados
apresentados pelo teste, num caso de 3-variáveis. H0 significa a hipótese
nula, H1 a hipótese alternativa, e c o número de relações cointegrantes.

Ordem Teste Traço Teste Lmax
H0 H1 H0 H1
---------------------------------------
0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 1
1 c = 1 c = 3 c = 1 c = 2
2 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3
---------------------------------------

Ver também o comando "vecm".

Menu path: /Modelo/Série temporal/Testes de Cointegração/Johansen

# corr Statistics

Argument: [ lista-de-variáveis ]
Options: --uniform (garante amostra uniforme)
--spearman (Ró de Spearman)
--kendall (Tau de Kendall)
--verbose (mostra classificações ('rankings'))
Examples: corr y x1 x2 x3
corr ylist --uniform
corr x y --spearman

Por omissão, apresenta os coeficientes de correlação emparelhados
(correlação momento-produto de Pearson) para as variáveis
lista-de-variáveis, ou para todas as variáveis no conjunto de dados se
não tiver sido indicada lista-de-variáveis. O comportamento normal é o de
usar todas as observações disponíveis para calcular cada coeficiente
emparelhado, mas se tiver sido dada a opção --uniform a amostra será
limitada (caso seja necessário) de modo que o mesmo conjunto de
observações seja usado em todos os coeficientes. Esta opção apenas tem
efeito se existirem valores omissos em quantidades diferentes para as
variáveis usadas.

As opções (mutualmente exclusivas) --spearman e --kendall produzem,
respetivamente, o Ró de correlação de Spearman e o Tau de correlação de
ordem de Kendall em vez do usual coeficiente de Pearson. Quando uma destas
opções é dada, a lista-de-variáveis deve apenas conter duas variáveis.

Ao calcular uma correlação de ordem, pode ser dada a opção --verbose
para mostrar os dados originais e ordenados (caso contrário esta opção
será ignorada).

Menu path: /Ver/Matriz de correlação
Other access: Menu de contexto da janela principal (selecção múltipla)

# corrgm Statistics

Arguments: série [ ordem ]
Options: --bartlett (use Bartlett standard errors)
--plot=modo ou nome-de-ficheiro (ver abaixo)
Example: corrgm x 12

Apresenta os valores da função de autocorrelação para a série, que pode
ser especificada por nome ou por número. Os valores são definidos como
rho(u_t, u_t-s) onde u_t é a t-ésima observação da variável u e s é o
número de desfasamentos.

Também são apresentadas as autocorrelações parciais (obtidas segundo o
algoritmo de Durbin-Levinson): estas constituem a rede dos efeitos dos
desfasamentos intervenientes. Adicionalmente, é apresentada a estatística
de teste Q de Ljung-Box. Esta pode ser usada para testar a hipótese nula de
que a série é "ruído branco": terá uma distribuição qui-quadrado
assimptótico com os graus de liberdade iguais ao número de desfasamentos
usados.

Se o valor ordem for especificado o comprimento do correlograma fica
limitado a esse máximo número de desfasamentos, senão o comprimento é
determinado automaticamente, como uma função da frequência dos dados e do
número de observações.

Por omissão é apresentado um gráfico do correlograma: um gráfico gnuplot
em modo interativo ou um gráfico ASCII em modo de lote de comandos. Isto
pode ser ajustado por via da opção --plot. Os parâmetros válidos para
esta opção são none (para suprimir o gráfico); ascii (para produzir um
gráfico de texto mesmo em modo interativo); display (para produzir um
gráfico gnuplot mesmo em modo de lote de comandos); ou o nome de um
ficheiro. O efeito de se fornecer um nome de ficheiro é como descrito para
a opção --output do comando "gnuplot".

Depois de completar com sucesso, os acessores $test e $pvalue contêm os
respectivos valores do teste de Ljung-Box para a maior ordem apresentada.
Note que se você apenas quiser determinar a estatística Q, provavelmente
você quererá usar a função "ljungbox".

Menu path: /Variável/Correlograma
Other access: Menu de contexto da janela principal (selecção singular)

# cusum Tests

Options: --squares (executa o teste CUSUMSQ)
--quiet (apenas mostra o teste Harvey-Collier)

Tem que se seguir à estimação de um modelo por via de OLS. Executa o
teste CUSUM -- ou se for dada a opção --squares, o teste CUSUMSQ -- para a
estabilidade dos parâmetros. É obtida uma série temporal de erros de
predição um passo-à-frente, pela execução de séries de regressões: a
primeira regressão usa as primeiras k observações e é usada para gerar a
predição da variável dependente na observação k + 1; a segunda usa a
primeira predição para a observação k + 2, e por aí a diante (onde k é
o número de parâmetros no modelo original).

A soma acumulada dos erros de predição escalados, ou os quadrados desses
erros, é mostrada e apresentada em gráfico. A hipótese nula para a
estabilidade dos parâmetros é rejeitada ao nível de cinco porcento, se a
soma acumulada se desviar do intervalo de confiança de 95 porcento.

No caso do teste CUSUM, é também apresentada a estatística de teste t de
Harvey-Collier, para a hipótese nula da estabilidade dos parâmetros. Ver o
livro Econometric Analysis de Greene para mais detalhes. Para o teste
CUSUMSQ, o intervalo de confiança a 95 porcento é calculado de acordo com
o algoritmo apresentado por Edgerton e Wells (1994).

Menu path: Janela do modelo, /Testes/Teste CUSUM(SQ)

# data Dataset

Argument: lista-de-variáveis
Options: --compact=method (specify compaction method)
--interpolate (do interpolation for low-frequency data)
--quiet (não reportar resultados exceto quando hajam erros)

Lê as variáveis indicadas na lista-de-variáveis a partir de uma base de
dados (gretl, RATS 4.0 ou PcGive), que deve ter sido préviamente aberta
usando o comando "open". A frequência dos dados e o intervalo da amostra
podem ser definidos pelos comandos "setobs" e "smpl" antes de usar este
comando. Apresenta-se um exemplo completo:

open macrodat.rat
setobs 4 1959:1
smpl ; 1999:4
data GDP_JP GDP_UK

Os comandos acima abrem a base de dados com o nome macrodat.rat, definem um
conjunto de dados trimestral iniciando no primeiro trimestre de 1959 e
terminando no quarto trimestre de 1999, e depois importam as séries
temporais com os nomes GDP_JP e GDP_UK.

Se os comandos setobs e smpl não tiverem sido especificados deste modo, a
frequência dos dados e o intervalo da amostra serão definidos usando a
primeira variável lida da base de dados.

Se as séries temporais a serem lidas forem de frequência superior à do
conjunto de dados em uso, você pode especificar um método de compactação
tal como abaixo:

data (compact=average) LHUR PUNEW

Os quatro métodos de compactação disponíveis são: Média; "average"
(usa a média das observações de maior frequência), Último; "last" (usa
a última observação), Primeiro; "first" e Soma; "sum". Se não tiver sido
indicado nenhum métod, será usado a Média.

If the series to be read are of lower frequency than the working dataset,
the default is to repeat the values of the added data as required, but the
--interpolate option can be used to request interpolation using the method
of Chow and Lin (1971): the regressors are a constant and quadratic trend
and an AR(1) disturbance process is assumed. Note, however, that this option
is available only for conversion from quarterly data to monthly or annual
data to quarterly.

In the case of native gretl databases (only), the "glob" characters * and ?
can be used in varlist to import series that match the given pattern. For
example, the following will import all series in the database whose names
begin with cpi:

data cpi*

Menu path: /Ficheiro/Bases de Dados

# dataset Dataset

Arguments: palavra-chave parâmetros
Examples: dataset addobs 24
dataset insobs 10
dataset compact 1
dataset compact 4 last
dataset expand interp
dataset transpose
dataset sortby x1
dataset resample 500
dataset renumber x 4
dataset clear

Efectua diversas operações sobre o conjunto de dados como um todo,
dependendo da palavra-chave, que tem que ser addobs, insobs, clear, compact,
expand, transpose, sortby, dsortby, resample ou renumber. Nota: exceptuando
clear, estas ações não estão disponíveis enquanto o conjunto de dados
estiver subamostrado por seleção de casos com algum critério Booleano.

addobs: Tem que ser seguida por um inteiro positivo. Acrescenta o número
indicado de observações adicionais no final do conjunto de dados em uso.
Essencialmente, isto é pretendido para efeitos de predição. Os valores na
maior parte das variáveis no intervalo acrescentado, serão marcados como
omissos, mas certas variáveis determinísticas são reconhecidas e
extendidas, nomeadamente, uma tendência linear simples e variáveis
periódicas auxiliares.

insobs: Tem que ser seguida por um inteiro positivo que não seja maior que
o número de observações atual. Inserte uma única observação na
posição indicada. Todos os dados subsequentes são deslocados uma
posição e o conjunto de dados fica extendido com mais uma observação.
Todas as variáveis exceto a constante recebem um valor omisso na nova
observação. Esta ação não está disponível para conjuntos de dados de
painel.

clear: Não necessita parâmetros. Limpa o conjunto de dados corrente,
ficando gretl no seu estado "vazio" inicial.

compact: Tem que ser seguida por um inteiro positivo representando uma nova
frequência, que deve ser inferior à frequência atual (por exemplo, um
valor 4 quando a frequência corrente é 12, indica a compactação de
mensal para trimestral). Este comando apenas está disponível para séries
temporais; ele compacta todas as séries temporais do conjunto de dados para
a nova frequência. Pode ser dado um segundo parâmetro, nomeadamente um de
sum, first ou last, para especificar, respectivamente, compactação usando
a soma dos valores de maior frequência, valores de ínicio e de fim de
período. Por omissão é feita compactação por média.

expand: Este comando está apenas disponível para séries temporais anuais
ou trimestrais: dados anuais podem ser expandidos para trimestrais, e dados
trimestrais para frequência mensal. Por omissão todas as séries temporais
no conjunto de dados são preenchidas com repetição de valores existentes
até atingirem a nova frequência, mas se tiver sido acrescentado o
modificador interp então as séries temporais serão expandidas usando a
interpolação de Chow-Lin: os regressores são a constante e a tendência
quadrada e é assumido um processo de perturbação AR(1).

transpose: Não necessita parâmetros. Transpõe o conjunto de dados actual.
Isto é, cada observação (linha) será tratada como uma variável
(coluna), e cada variável como uma observação. Este comando pode ser
útil se quando os dados tenham sido lidos a partir de uma origem externa em
que as linhas da tabela de dados representam variáveis.

sortby: É necessário o nome de uma lista ou de uma única série de dados.
Se tiver sido dada uma série de dados, as observações em todas as
variáveis do conjunto de dados são re-ordenadas por ordem crescente da
série especificada. Se tiver sido dada uma lista, a ordenação é
hierárquica: se as observações estiverem empatadas no que diz respeito à
primeira variável chave então é usada a segunda chave para desempatar, e
assim sucessivamente até que não haja empates ou se tenham esgotado as
chaves. Note que este comando apenas está disponível para dados sem data.

dsortby: Funciona como sortby exceto que a re-ordenação é por ordem
decrescente das séries chave.

resample: Constrói um novo conjunto de dados por amostragem aleatória, com
substituição das linhas do conjunto de dados corrente. Requer um
argumento, designadamente o número de linhas a incluir. Este pode ser
menor, igual ou maior que o número de observações nos dados originais. O
conjunto de dados original pode ser obtido usando o comando smpl full.

renumber: Requer o nome de uma de uma série seguido por um inteiro entre 1
e o número de séries no conjunto de dados menos 1. Move a série
especificada para a posição indicada dentro do conjunto de dados,
renumerando adequadamente as restantes séries. (A posição 0 está ocupada
pela constante, que não pode ser movida.)

Menu path: /Dados

# debug Programming

Argument: função

Comando experimental para despiste de erros de programa ('debugger') em
funções definidas pelo utilizador, disponível em programas de
linha-de-comandos, gretlcli, e na consola do ambiente gráfico (GUI). O
comando debug deve ser utilizado antes da chamada da função, mas depois da
definição desta. O efeito é de que a execução é suspensa quando a
função é chamada e é activada uma linha de interação especial.

Na linha de interação, você introduz next para executar o comando
seguinte dentro da função, ou continue para permitir continuar a
execução da função sem impedimentos. Estes comandos podem ser abreviados
com n e c respetivamente. Você também pode interpôr uma instrução nesta
linha de interação, por exemplo um comando print para mostrar o valor
atual de alguma variável de interesse.

# delete Dataset

Variants: delete lista-de-variáveis
delete nome-de-variável
delete --type=nome-de-tipo
Option: --db (apaga séries em base de dados)

Este comando é um destrutor geral para variáveis com nome (quer sejam
séries, escalares, matrizes, texto, ou 'bundles'). Tem que ser usada com
cuidado; não será peguntada nenhuma confirmação.

No caso de uma série nome-de-variável pode tomar a forma de uma lista com
nome, o que faz com que todas as séries nessa lista sejam apagadas, ou pode
tomar a forma de uma lista explícita de séries por nome ou número ID.
Note que quando você apaga séries, quaisquer séries com números ID
superiores àquelas que estão na lista a apagar serão renumeradas.

Se for dada a opção --db, o comando apaga as séries listadas não do
conjunto de dados atual mas de uma base de dados gretl, assumindo que a base
de dados está aberta e que o utilizador tem permissão de escrita no
ficheiro em questão. Ver também o comando "open".

Se tiver sido dada a opção --type ela terá de ser acompanhada por um dos
seguintes nomes-de-tipo: matrix (matriz), bundle ('bundle'), string (texto),
list (lista), ou scalar (escalar). O efeito é o de apagar todas as
variáveis do tipo dado. Neste caso (somente neste), não deve ser indicado
o argumento nome-de-variável.

Menu path: Menu de contexto da janela principal (selecção singular)

# diff Transformations

Argument: lista-de-variáveis

É obtida a primeira diferença de cada variável na lista-de-variáveis e o
resultado é guardado numa nova variável com o prefixo d_. Portanto "diff x
y" cria as duas novas variáveis

d_x = x(t) - x(t-1)
d_y = y(t) - y(t-1)

Menu path: /Acrescentar/Primeiras diferenças das variáveis selecionadas

# difftest Tests

Arguments: variável1 variável2
Options: --sign (Teste dos Sinais, por omissão)
--rank-sum (Teste ordinal da soma de Wilcoxon)
--signed-rank (Teste ordinal dos sinais de Wilcoxon)
--verbose (mostrar detalhes)

Realiza um teste não-paramétrico para a diferença entre duas populações
ou grupos, o teste específico depende da opção selecionada.

Com a opção --sign, é executado o teste dos Sinais. Este teste baseia-se
no facto de duas amostras x e y, terem sido extraídas aleatóriamente de
uma mesma distribuição, a probabilidade de x_i > y_i, para cada
observação i, deve ser igual a 0,5. A estatística de teste é w, o
número de observações para as quais x_i > y_i. Sob a hipótese nula de
que segue uma distribuição Binomial com os parâmetros (n, 0,5), onde n é
o número de observações.

Com a opção --rank-sum, é executado o teste ordinal da soma de Wilcoxon.
Este teste consiste em ordenar as observações de ambas as amostras
conjuntamente, da menor para a maior, e depois determinar a soma das ordens
de uma das amostras. As duas amostras não necessitam ser do mesmo tamanho,
e se isso acontece então usa-se a de menor dimensão no cálculo da soma
das ordens. Sob a hipótese nula de que as amostras terem sido extraídas de
populações com a mesma mediana, a distribuição de probabilidade da soma
das ordens pode ser determinada para quaisquer tamanhos das amostras; e para
amostras consideravelmente grandes existe uma forte aproximação a uma
distribuição Normal.

Com a opção --signed-rank, é executado o teste ordinal dos sinais de
Wilcoxon. Este destina-se para pares de dados associados assim como, por
exemplo, os valores das variáveis de uma amostra de indivíduos antes e
depois de algum tratamento. O teste começa por encontrar as diferenças
entre as observações emparelhadas, x_i - y_i, ordenando estas diferenças
por valor absoluto, e então atribuindo a cada par um posto com sinal,
coincidindo o sinal com o sinal da diferença. De seguida é calculado o
W_+, que é a soma dos postos com sinal positivo. Tal como o teste ordinal
da soma, esta estatística tem uma distribuição bem definida, sob a
hipótese nula de que a diferença mediana é zero, que converge para a
distribuição Normal em amostras de tamanho razoável.

Para os testes de Wilcoxon, se a opção --verbose tiver sido dada então
será mostrado as ordens. (Esta opção não tem efeito se tiver sido
selecionado o teste dos Sinais.)

# discrete Transformations

Argument: lista-de-variáveis
Option: --reverse (marca variáveis como sendo contínuas)

Marca cada variável em lista-de-variáveis como sendo discreta. Por
omissão todas as variáveis são tratadas como sendo contínuas; ao marcar
uma variável como sendo discreta afeta o modo como a variável é usada em
diagramas de frequência, e também permite-lhe selecionar a variável para
o comando "dummify".

Se a opção --reverse tiver sido dada, é feito o contrário; ou seja, as
variáveis em lista-de-variáveis são marcadas como sendo contínuas.

Menu path: /Variável/Editar caraterísticas

# dpanel Estimation

Argument: p ; variável-dependente variáveis-independentes [ ; instrumentos ]
Options: --quiet (não mostrar o modelo estimado)
--vcv (mostrar a matriz de covariância)
--two-step (efetuar estimação GMM de dois passos)
--system (acrescentar equações por níveis)
--time-dummies (acrescentar variáveis auxiliares tempo)
--dpdstyle (comportamento semelhante ao do pacote DPD do Ox)
--asymptotic (erros padrão assimptóticos não corrigidos)
Examples: dpanel 2 ; y x1 x2
dpanel 2 ; y x1 x2 --system
dpanel {2 3} ; y x1 x2 ; x1
dpanel 1 ; y x1 x2 ; x1 GMM(x2,2,3)
See also bbond98.inp

Efectua a estimação de modelos de dados de painel dinâmico (ou seja,
modelos de painel que incluem um ou mais desfasamentos da variável
dependente) usando os métodos GMM-DIF ou GMM-SYS.

O parâmetro p representa a ordem de autoregressão para a variável
dependente. Na forma mais simples esta é um valor escalar, mas este
argumento pode ser uma matriz pré-definida, para especificar um conjunto
(eventualmente descontínuo) de desfasamentos a serem usados.

A variável dependente e os regressores devem ser dados na forma de níveis;
eles serão automaticamente diferenciados (pois este estimador usa
diferenciação para anular os efeitos individuais).

O último campo (opcional) do comando é para especificar instrumentos. Se
não tiver sido dado instrumentos, é assumido que todas as variáveis
independentes são estritamente exógenas. Caso você especifique alguns
intrumentos, deverá incluir na lista variáveis independentes estritamente
exógenas. Para regressores pré-determinados, você pode usar a função
GMM para incluir a especificação de uma gama de desfasamentos numa forma
bloco-diagonal. Isto está exemplificado no terceiro exemplo acima. O
primeiro argumento de GMM é o nome da variável em questão, o segundo é o
desfasamento mínimo a ser usado como instrumento, e o terceiro é o
desfasamento máximo. A mesma sintaxe pode ser utilizada na função
GMMlevel para especificar instrumentos do tipo GMM para as equações nos
níveis.

Por omissão são apresentados os resultados da estimação a um passo
(juntamente com erros padrão robustos). Opcionalmente você pode selecionar
a estimação a dois passos. Em ambos os casos são determinados os testes
de autocorrelação de ordem 1 e 2, assim como o teste de Sargan para a
sobre-identificação e o teste de Wald para a significância conjunta dos
regressores. Note que neste modelo diferenciado a autocorrelação de
primeira ordem não é um risco para a validade do modelo, mas a
autocorrelação de segunda ordem viola as assunções estatísticas
presentes.

No caso da estimação em dois passos, os erros padrão são obtidos por
omissão usando a correção de amostra-finita sugerida por Windmeijer
(2005). Os erros padrão assimptóticos associados ao estimador de dois
passos, são em geral, considerados como um guia pouco fiável para
inferência, mas se por alguma razão você desejar observá-los você pode
usar a opção --asymptotic para desligar a correção de Windmeijer.

Se tiver sido dada a opção --time-dummies, uma conjunto de variáveis
auxiliares tempo é acrescentado aos regressores especificados. O número de
auxiliares é menos um que o número máximo de períodos usados na
estimação, para assim se evitar a colinearidade exata com a constante. As
variáveis auxiliares entram na forma diferenciada, exceto se tiver sido
dada a opção --dpdstyle, entrando nesse caso por níveis.

Para mais detalhes e exemplos, ver o the Gretl User's Guide.

Menu path: /Modelo/Painel/Modelo de painel dinâmico

# dummify Transformations

Argument: lista-de-variáveis
Options: --drop-first (omitir da codificação o menor valor)
--drop-last (omitir da codificação o maior valor)

Para cada uma das variáveis adequadas em lista-de-variáveis, cria um
conjunto de variáveis auxiliares codificando para os diferentes valores
dessa variável. É adequado para as variáveis que tenham sido
explícitamente marcadas como sendo discretas, ou aquelas que tomem uma
quantidade razoavelmente pequena de valores todos eles "quase redondos"
(múltiplos de 0,25).

Por omissão é criada uma variável auxiliar para cada valor distinto na
variável em questão. Por exemplo se uma variável discreta x tiver 5
valores distintos, serão criadas 5 variáveis auxiliares e acrescentadas ao
conjunto de dados, com os nomes, Dx_1, Dx_2 e por aí adiante. A primeira
variável auxiliar terá o valor 1 para observações onde x toma o seu
valor mais pequeno, 0 caso contrário; a variável auxiliar seguinte terá o
valor 1 quando x toma o seu segundo valor mais pequeno, e por aí adiante.
Se uma das opções --drop-first ou --drop-last tiver sido acrescentada,
então o menor ou o maior valor de cada variável será omitido da
codificação (o que pode ser útil para evitar a "armadilha das variáveis
auxiliares").

Este comando também pode ser introduzido no contexto da especificação de
uma regressão. Por exemplo, a linha seguinte especifica um modelo onde y é
regredido sobre o conjunto de variáveis auxiliares codificadas em x. (Neste
contexto, as opções não podem ser passadas a "dummify".)

ols y dummify(x)

Other access: Main window pop-up menu (single selection)

# duration Estimation

Arguments: variável-dependente variáveis-independentes [ ; variável-censora ]
Options: --exponential (usar a distribuição exponencial)
--loglogistic (usar a distribuição log-logística)
--lognormal (usar a distribuição log-normal)
--medians (os valores ajustados são medianas)
--robust (erros padrão robustos (QML))
--cluster=variável-agrupada (ver a explicação em "logit")
--vcv (mostrar a matriz de covariância)
--verbose (mostrar detalhes das iterações)
Examples: duration y 0 x1 x2
duration y 0 x1 x2 ; cens

Estima um modelo de duração: a variável dependente (que tem que ser
positiva) representa a duração de algum tipo de estado num certo assunto,
por exemplo a duração de episódios de desemprego para uma seção-cruzada
de inquiridos. Por omissão é utilizada a distribuição de Weibull, mas é
possível usar as distribuições exponencial, log-logística e a
log-normal.

Se alguma das medições de durações estiver censurada ('right-censored')
(por exemplo, para um certo índividuo um episódio de desemprego não
chegou ao fim dentro do período de observação) então você pode
acrescentar como último argumento a variável-censora, que é uma série na
qual valores diferentes de zero indicam caso censurados.

Por omissão os valores ajustados obtidos por intermédio do acessor $yhat
são as médias condicionadas das durações, mas se tiver sido dada a
opção --medians, então $yhat devolve as medianas condicionadas.

Para mais detalhes ver the Gretl User's Guide.

Menu path: /Modelo/Modelos não-lineares/Dados de durações...

# elif Programming

Ver "if".

# else Programming

Ver "if". Note que "else" requer uma linha para ele mesmo, antes do comando
condicional seguinte. Você pode juntar um comentário, como em

else # Certo, fazer algo diferente

Mas não pode juntar a um comando, como em

else x = 5 # Errado!

# end Programming

Termina diversos tipos de bloco de comandos. Por exemplo, "end system"
termina uma equação "system".

# endif Programming

Ver "if".

# endloop Programming

Marca o fim de um ciclo de comandos. Ver "loop".

# eqnprint Printing

Options: --complete (Cria um documento completo)
--output=nome-de-ficheiro (envia a saída para o ficheiro especificado)

Tem que ser invocado a seguir à estimação de um modelo. Mostra o modelo
estimado na forma de uma equação LaTeX. Se o nome-de-ficheiro tiver sido
especificado usando a opção -f a saída é redirecionada para esse
ficheiro, caso contrário vai para um ficheiro com o nome no formato
equation_N.tex, onde N é o número de modelos estimados até ao momento na
sessão corrente. Ver também "tabprint".

Se a opção --complete tiver sido dada, o ficheiro LaTeX é um documento
completo, pronto para ser processado; de outro modo ele terá que ser
incluído num documento.

Menu path: Janela do Modelo, /LaTeX

# equation Estimation

Arguments: variável-dependente variáveis-independentes
Example: equation y x1 x2 x3 const

Especifica uma equação dentro de um sistema de equações (ver "system").
A sintaxe para especificar uma equação dentro de um sistema SUR é o mesmo
que em, por exemplo, "ols". Para uma equação dentro de um sistema de
Mínimos Quadrados de Três-Fases você tanto pode (a) fornecer uma
especificação de equação tipo OLS e dar uma lista comum de instrumentos
usando o comando "instr" (mais uma vez, ver "system"), ou (b) usar a mesma
sintaxe de equação como para "tsls".

# estimate Estimation

Arguments: [ nome-do-sistema ] [ estimador ]
Options: --iterate (iterar até à convergência)
--no-df-corr (não usar correção de graus de liberdade)
--geomean (ver abaixo)
--quiet (não mostrar resultados)
--verbose (mostrar detalhes das iterações)
Examples: estimate "Klein Model 1" method=fiml
estimate Sys1 method=sur
estimate Sys1 method=sur --iterate

Chama a estimação de um sistema de equações, que foi previamente
definido usando o comando "system". O nome do sistema deve ser dado em
primeiro lugar, dentro de aspas caso contenha espaços. O estimador, que tem
que ser um de "ols", "tsls", "sur", "3sls", "fiml" ou "liml", é precedido
pelo texto method=. Estes argumentos são opcionais se o sistema em questão
já foi estimado e ocupa a posição do "último modelo"; nesse caso o
estimador é o mesmo definido anteriormente.

Se o sistema em questão tinha aplicado um conjunto de restrições (ver o
comando "restrict"), a estimação estará sujeita às restrições
especificadas.

Se o método de estimação é "sur" ou "3sls" e a opção --iterate tiver
sido dada, o estimador será iterado. No caso do SUR, se o procedimento
convergir os resultados são estimativas de máxima vesrosimilhança. No
entanto, a iteração de Mínimos Quadrados de Três-Fases, geralmente não
converge para resultados de informação-completa de máxima
verosimilhança. A opção --iterate é ignorada nos outros métodos de
estimação.

Se tiverem sido escolhidos os estimadores equação-a-equação "ols" ou
"tsls", por omissão é aplicada uma correção dos graus de liberdade
quando se calcula os erros padrão. Isto pode ser suprimido usando a opção
--no-df-corr. Esta opção não tem efeito nos outros estimadores; de
qualquer modo não seria aplicada a correção de graus de liberdade.

Por omissão, a equação usada no cálculo dos elementos da matriz de
covariância das equações cruzadas é

sigma(i,j) = u(i)' * u(j) / T

Se tiver sido dada a opção --geomean, a correção de graus de liberdade
será aplicada: a equação é

sigma(i,j) = u(i)' * u(j) / sqrt((T - ki) * (T - kj))

onde os ks são o número de parâmetros independentes em cada equação.

Se tiver sido dada a opção --verbose e ter sido especificado um método
iterativo, serão mostrados os detalhes das iterações.

# eval Utilities

Argument: expression
Examples: eval x
eval inv(X'X)
eval sqrt($pi)

This command makes gretl act like a glorified calculator. The program
evaluates expression and prints its value. The argument may be the name of a
variable, or something more complicated. In any case, it should be an
expression which could stand as the right-hand side of an assignment
statement.

# fcast Prediction

Arguments: [ observações-iniciais observações-finais ] [ passos-à-frente ] [ nome-de-variável ]
Options: --dynamic (criar predição dinâmica)
--static (criar predição estática)
--out-of-sample (gerar predição fora-da-amostra)
--no-stats (não mostrar estatísticas de predição)
--quiet (não mostrar nada)
--rolling (ver abaixo)
--plot[=nome-de-ficheiro] (ver abaixo)
Examples: fcast 1997:1 2001:4 f1
fcast fit2
fcast 2004:1 2008:3 4 rfcast --rolling

Tem que se seguir a um comando de estimação. A predições são geradas
para um certo intervalo de observações: se tiverem sido dados
observações-iniciais e observações-finais, para esse intervalo (se
possível); caso contrário se a opção --out-of-sample tiver sido dada,
para observações a seguir ao intervalo onde o modelo foi estimado; caso
contrário pelo intervalo de amostragem corrente. Se uma predição
fora-da-amostra for pedida mas não haja observações relevantes, será
assinalado um erro. Dependendo da natureza do modelo, poderão ser gerados
erros padrão; ver abaixo. Ver também abaixo o efeito especial da opção
--rolling.

Se o último modelo estimado é de uma única equação, então o argumento
opcional nome-de-variável tem o seguinte efeito: o valores preditos não
são mostrado, mas guardados dentro do conjunto de dados no nome fornecido.
Se o último modelo estimado é um sistema de equações, nome-de-variável
tem um efeito diverente, nomeadamente a seleção de uma variável endógena
específica para a predição (por omissão são produzidas predições para
todas as variáveis endógenas). No caso do sistema, ou se não tiver sido
dado o nome-de-variável, os valores de predição podem ser obtidos usando
o acessor $fcast, e os erros padrão, se disponíveis, pelo $fcerr.

A escolha entre predições estáticas ou dinâmicas aplica-se apenas no
caso de modelos dinâmicos, com processamento autoregressivo de erros ou que
incluam um ou mais valores desfasados da variável dependente como
regressores. As predições estáticas são um passo à frente, baseadas em
valores concretizados no período anterior, enquanto que as predições
dinâmicas usam a regra de encadeamento de predição. Por exemplo, se uma
predição de y em 2008 requer como entrada um valor de y em 2007, uma
predição estática é impossível sem dados reais para 2007. Uma
predição dinâmica para 2008 é possível se uma predição anterior poder
ser substítuida no y em 2007.

Por omissão o normal é produzir uma predição estática para alguma parte
do intervalo de predição que abrange o intervalo da amostra onde o modelo
foi estimado, e uma predição dinâmica (se relevante) para
fora-da-amostra. A opção dynamic chama uma predição dinâmica a partir
da date mais cedo possível, e a opção --static chama uma predição
estática até para fora-da-amosta.

A opção --rolling está atualmente apenas disponível para modelos de um
única equação estimados por Mínimos Quadrados (OLS). Quando esta opção
é dada as predições são recursivas. Isto é, cada predição é gerada a
partir de uma estimativa do modelo dado usando dados de uma ponto de partida
fixo (nomeadamente, a partir do início do intervalo da amostra da
estimação original) até à data de predição menos k, onde k é o
número de passos à frente que têm que ser dados no argumento
passos-à-frente. As predições serão sempre dinâmicas se isso for
aplicável. Note que o argumento passos-à-frente deve ser dado apenas em
conjunto com a opção --rolling.

A opção --plot (disponível apenas no caso de estimação de equação
única) invoca a produção de um ficheiro de gráfico, que contém a
representação gráfica da predição. Quando não é dado o parâmetro
nome-de-ficheiro, gretl escreve os comandos gnuplot para um ficheiro com
nomes do tipo gpttmp01.plt na diretoria de trabalho de gretl do utilizador
(com o número incrementado em gráficos sucessivos). Se o nome-de-ficheiro
é acrescentado, a sua extensão é usada para determinar o tipo de ficheiro
a ser escrito (.eps para EPS, .pdf para PDF, ou .png para PNG; qualquer
outra extensão resulta num ficheiro de comandos gnuplot). Por exemplo,

fcast --plot=fc.pdf

produzirá um gráfico em formato PDF. Serão respeitados caminhos completos
para ficheiros, senão os ficheiros são escritos na diretoria de trabalho
do gretl.

A natureza dos erros padrão de predição (se disponíveis) depende da
natureza do modelo e da predição. Para modelos lineares estáticos os
erros padrão são determinados usando o método traçado por Davidson e
MacKinnon (2004); eles incorporam tanto a incerteza devida aos processos de
erro como a incerteza dos parâmetros ( resumidos na matriz de covariância
das estimativas dos parâmetros). Para modelos dinâmicos, os erros padrão
de predição são apenas calculados no caso de uma predição dinâmica, e
eles não incorporam incerteza de parâmetros. Para modelos não-lineares,
os erros padrão de predição não estão disponíveis atualmente.

Menu path: Janela de Modelo, /Análise/Predições...

# flush Programming

This simple command (no arguments, no options) is intended for use in
time-consuming scripts that may be executed via the gretl GUI (it is ignored
by the command-line program), to give the user a visual indication that
things are moving along and gretl is not "frozen".

Ordinarily if you launch a script in the GUI no output is shown until its
execution is completed, but the effect of invoking flush is as follows:

On the first invocation, gretl opens a window, displays the output so far,
and appends the message "Processing...".

On subsequent invocations the text shown in the output window is updated,
and a new "processing" message is appended.

When execution of the script is completed any remaining output is
automatically flushed to the text window.

Please note, there is no point in using flush in scripts that take less than
(say) 5 seconds to execute. Also note that this command should not be used
at a point in the script where there is no further output to be printed, as
the "processing" message will then be misleading to the user.

The following illustrates the intended use of flush:

set echo off
scalar n = 10
loop i=1..n
# do some time-consuming operation
loop 100 --quiet
a = mnormal(200,200)
b = inv(a)
endloop
# print some results
printf "Iteration %2d done\n", i
if i < n
flush
endif
endloop

# foreign Programming

Syntax: foreign language=linguagem
Options: --send-data (pré-carregar o conjunto de dados corrente; ver abaixo)
--quiet (suprimir a saída do programa estrangeiro)

Este comando inicia um modo especial no qual se aceita os comandos a serem
executados por outro programa. Você sai deste modo com end foreign; onde
neste ponto são executados os comandos acumulados.

Presentemente são suportados três programas "estrangeiros", GNU R
(language=R), Ox de Jurgen Doornik (language=Ox) e GNU Octave
(language=Octave). Os nomes de linguagem são reconhecidos sem considerar
capitalização.

A opção --send-data é válida apenas quando em ligação com R e Octave;
tem o efeito de tornar o corrente conjunto de dados de gretl disponível
dentro do programa alvo, usando o nome gretldata.

list Rlist = x1 x2 x3
foreign language=R --send-data=Rlist

Para detalhes e exemplos ver the Gretl User's Guide.

# fractint Statistics

Arguments: série [ ordem ]
Options: --gph (fazer o teste de Geweke e Porter-Hudak)
--all (fazer ambos os testes)
--quiet (não mostrar resultados)

Testa a integração fracional sobre a série especificada ("memória
longa"). A hipótese nula é de que a ordem de integração da série é
zero. Por omissão é usado o estimador local de Whittle (Robinson, 1995)
mas se tiver sido dada a opção --gph será usado o teste GPH (Geweke e
Porter-Hudak, 1983). Se a opção --all for dada então serão mostrados os
resultados dos dois testes.

Para mais detalhes sobre este tipo de testes, ver Phillips e Shimotsu
(2004).

Se não tiver sido dado o argumento opcional ordem, a ordem para os teste(s)
é automaticamente definida como sendo o menor de T/2 e T^0.6.

Os resultados podem ser obtidos usando os acessores $test e $pvalue. Estes
valores baseiam-se no estimador local de Whittle exceto quando dada a
opção --gph.

Menu path: /Variável/Testes de raiz unitária/Integração fracional

# freq Statistics

Argument: variável
Options: --nbins=n (especificar o número de classes)
--min=valor-mínimo (especificar o mínimo, ver abaixo)
--binwidth=amplitude (especificar a amplitude das classes, ver abaixo)
--quiet (não mostrar o gráfico)
--normal (testar a distribuição normal)
--gamma (testar a distribuição gama)
--silent (não mostrar nada)
--show-plot (ver abaixo)
--matrix=nome (usar coluna da matriz indicada)
Examples: freq x
freq x --normal
freq x --nbins=5
freq x --min=0 --binwidth=0.10

Se não forem dadas opções, mostra a distribuição de frequência da
série variável (dada por nome ou por número), com o número de classes e
respetivo tamanho escolhidos automaticamente.

Se tiver sido dada a opção --matrix, a variável (que tem que ser um
inteiro) será interpretada com um índice de base 1 que selecciona a coluna
da matriz designada.

Para controlar a apresentação da distribuição você pode especificar
tanto o número de classes ou o valor mínimo e ainda a amplitude das
classes, tal como mostrado nos dois últimos exemplos acima. A opção --min
define o limite inferior da classe mais à esquerda.

Se a opção --normal tiver sido dada, será calculado o teste qui-quadrado
para a normalidade de Doornik-Hansen. Se a opção --gamma tiver sido dada,
o teste de normalidade será substituído pelo teste não paramétrico de
Locke para a hipótese nula de que a variável segue uma distribuição
gama; ver Locke (1976), Shapiro e Chen (2001). Note que a parametrização
da distribuição gama utilizadada em gretl é (forma, escala).

Em modo interactivo, por omissão é apresentado o gráfico da
distribuição. A opção --quiet pode ser usada para suprimir isto. Pelo
contrário, normalmente não é mostrado o gráfico quando se usa a opção
"freq" dentro de uma sequência-de-comandos, mas você pode forçar que seja
apresentado usando a opção --show-plot. (Isto não se aplica quando se usa
o programa em modo de linha-de-comandos, gretlcli.)

A opção --silent suprime toda a saída do programa. Isto apenas faz
sentido quando em conjunto com uma das opções de teste de distribuição:
a estatística de teste e o seu valor p ficam guardados e podem ser obtidos
usando os acessores $test e $pvalue.

Menu path: /Variável/Distribuição de frequência

# function Programming

Argument: nome-da-função

Abre um bloco de declarações no qual é definida a função. Este bloco
tem que ser finalizado com end function. Para mais detalhes ver the Gretl
User's Guide.

# garch Estimation

Arguments: p q ; variável-dependente [ variáveis-independentes ]
Options: --robust (erros padrão robustos)
--verbose (mostrar detalhes das iterações)
--vcv (mostrar a matriz de covariância)
--nc (não incluir uma constante)
--stdresid (normalizar os resíduos)
--fcp (usar o algoritmo Fiorentini, Calzolari, Panattoni)
--arma-init (parâmetros iniciais da variância a partir de ARMA)
Examples: garch 1 1 ; y
garch 1 1 ; y 0 x1 x2 --robust

Estima um modelo GARCH (GARCH = Autoregressivo Generalizado de
Heterocedastidade Condicional, "Generalized Autoregressive Conditional
Heteroskedasticity"), que pode ser um modelo univariado, ou multivariado se
especificadas as variáveis-independentes, incluindo as variáveis
exógenas. Os valores inteiros p e q (que podem ser dados na forma numérica
ou como nomes de variáveis escalares pré-existentes) representam as ordens
de desfasamento na equação de variância condicional:

h(t) = a(0) + sum(i=1 to q) a(i)*u(t-i)^2 + sum(j=1 to p) b(j)*h(t-j)

Portanto, o parâmetro p representa a ordem Generalizada (ou "AR"), enquanto
q representa a ordem normal ARCH (ou "MA"). Se p for não-nulo, q tem
também que ser não-nulo senão o modelo fica não-identificado. No
entanto, você pode estimar um modelo ARCH normal ao definir q para um valor
positivo e p para zero. A soma de p e q não pode ser maior que 5. Note que
é automaticamente incluida uma constante na equação da média, exceto se
tiver sido dada a opção --nc.

Por omissão a estimação de modelos GARCH é feita usando código nativo
gretl, mas você também tem a possibilidade de usar o algoritmo de
Fiorentini, Calzolari e Panattoni (1996). O primeiro usa o maximizador BFGS
enquanto o segundo usa a matriz de informação para maximizar a
verosimilhança, com aperfeiçoamento por via da Hessiana.

Para este comando estão disponíveis diferentes estimadores da matriz de
covariância. Por omissão, usa-se a Hessiana, ou se a opção --robust
tiver sido dada, será usada a matriz de covariança QML (White). Outras
possibilidades podem ser especificadas usando o comando "set" (por exemplo a
matriz de informação, ou o estimador Bollerslev-Wooldridge ).

Por omissão, as estimativas dos parâmetros da variância são
inicializados usando a variância do erro incondicional da estimação OLS
inicial para a constante, e pequenos valores positivos para os coeficientes
dos valores anteriores do quadrado do erro e da variância do erro. A
opção --arma-init faz com que os valores iniciais destes parâmetros sejam
definidos usando inicialmente um modelo ARMA, explorando a relação entre
GARCH e ARMA demosntrado no Capítulo 21 do livro de Hamilton, Time Series
Analysis. Em alguns casos isto pode melhorar as possibilidades de
converência.

Os resíduos GARCH e a variância condicional estimada podem ser obtidos
como $uhat e $h respectivamente. Por exemplo, para obter a variância
condicional:

genr ht = $h

Se a opção --stdresid tiver sido dada, os valores $uhat são divididos
pela raiz quadrada de h_t.

Menu path: /Modelo/Série temporal/GARCH

# genr Dataset

Arguments: nova-variável = expressão

NOTE: this command has undergone numerous changes and enhancements since the
following help text was written, so for comprehensive and updated info on
this command you'll want to refer to the Gretl User's Guide. On the other
hand, this help does not contain anything actually erroneous, so take the
following as "you have this, plus more".

No contexto apropriado, o nomes; series, scalar e matrix são sinónimos
para este comando.

Cria novas variáveis, frequentemente a partir de transformações de
variáveis já existentes. Ver também os atalhos, "diff", "logs", "lags",
"ldiff", "sdiff" e "square". No contexto de uma expressão genr, as
variáveis existentes têm que ser referenciadas por nome e não por número
ID. A expressão deve ser uma combinação bem construída de nomes de
variáveis, constantes, operadores e funções (descrito adiante). Note que
detalhes adicionais sobre alguns aspetos deste comando podem ser encontrados
em the Gretl User's Guide.

Um comando genr pode resultar tanto num escalar como numa série. Por
exemplo, a expressão x2 = x * 2 naturalmente resulta numa série se a
variável x for uma série e num escalar se x for um escalar. As expressões
x = 0 e mx = mean(x) naturalmente retornam escalares. Em alguma
circusntâncias você poderá querer ter um resultado escalar expandido numa
série ou num vetor. Você pode fazer isso usando series como um "aliás"
para o comando genr. Por exemplo, series x = 0 produz uma série em que
todos os valores são 0. Você também pode usar scalar como sendo um aliás
para genr. Não é possível forçar um resultado do tipo vetor para um
escalar mas o uso desta palavra reservada indica que o resultado deve ser um
escalar: se não for ocorrerá um erro.

Quando uma expressão resulta numa série, o intervalo que será escrito na
variável destino depende do actual intervalo de amostragem. É assim
possível, definir uma série por troços usando o comando smpl conjugado
com genr.

Os operadores aritméticos suportados são, por ordem de precedência: ^
(potenciação); *, / e % (resto da divisão inteira); + e -.

Os operadores Booleanos são (mais uma vez, por ordem de precedência): !
(negação), && (E lógico), || (OU lógico), >, <, =, >= (maior ou igual),
<= (menor ou igual) e != (diferente). Os operadores Booleanos podem ser
usados na construção de variáveis auxiliares ('dummy'): por exemplo (x >
10) retorna 1 se x > 10, 0 caso contrário.

As constantes pré-definidas são pi e NA. Esta última representa um valor
omisso: você pode inicializar uma variável como tendo um valor omisso com
scalar x = NA.

O comando genr suporta uma larga gama de funções matemáticas e
estatísticas, incluindo, para além das usuais, várias que são
especialmente dedicadas à econometria. Adicionalmente oferece acesso a
numerosas variáveis internas que são definidas no decorrer das
regressões, testes de hipóteses e outros. Para uma lista de acessores,
escrever "help functions".

Para além dos operadores e funções mencionados acima, existem alguns usos
especiais de "genr":

"genr time" cria uma variável de tendência temporal (1,2,3,...) com o
nome "time". "genr index" faz a mesma coisa exceto em que o nome da
variável é index.

"genr dummy" cria variáveis auxiliares ('dummy') até à periodicidade
dos dados. No caso de dados trimestrais (periodicidade 4), o programa cria
dq1 = 1 para o primeiro trimestre 0 nos outros timestres, dq2 = 1 para o
segundo trimestre e 0 para os outros trimestres, e por aí adiante. No
caso de dados mensais as variáveis auxiliares têm os nomes dm1, dm2, e
por aí adiante. No caso de outras frequências os nomes são dummy_1,
dummy_2, etc.

"genr unitdum" e "genr timedum" criam conjuntos de variáveis auxiliares
especiais para usar com dados de painel. O primeiro codifica para as
seções-cruzadas e o segundo para os períodos temporais das
observações.

Nota: No programa de linha-de-comandos, os comandos "genr" que obtenham
dados de modelo referem-se sempre ao modelo que foi estimado mais
recentemente. Isto também é válido para o programa em ambiente gráfico
(GUI), ao se usar "genr" na "consola gretl" ou ao introduzir uma expressão
usando "Definir nova variável" no menu Acrescentar na janela principal. No
entanto, no GUI, você tem a possibilidade de obter dados a partir de
qualquer modelo que esteja disponível numa janela (independentemente se é
ou não o modelo mais recente). Isso é feito no menu "Gravar" na janela do
modelo.

A variável especial obs serve como um índice das observações. Por
exemplo genr dum = (obs=15) irá gerar uma variável auxiliar que tem valor
1 para a observação 15 e 0 para as outras. Você também pode usar esta
variável para escolher certas observações por data ou nome. Por exemplo,
genr d = (obs>1986:4), genr d = (obs>"2008/04/01"), ou genr d = (obs="CA").
Se se usarem datas diárias ou etiquetas neste contexto, elas devem ser
indicadas dentro de aspas. Datas trimestrais ou mensais (com um dois-pontos)
podem ser usadas sem aspas. Note que no caso de dados de séries temporais
anuais, o ano não se distingue sintáticamente de um simples inteiro; como
tal, se você quiser comparar observações com obs por ano, você tem que
usar a função obsnum para converter o ano para um valor de índice
iniciado em 1, tal como em genr d = (obs>obsnum(1986)).

Valores escalares podem ser extraídos de uma série no contexto de uma
expressão genr, usando a sintaxe varname[obs]. O valor obs pode ser dado
por núnmero ou data. Exemplos: x[5], CPI[1996:01]. Para dados diários,
deve se usar a forma YYYY/MM/DD, por exemplo, ibm[1970/01/23].

Uma observação individual numa série pode ser modificado usando genr.
Para fazer isto, uma observação válida numérica ou de data, tem que ser
acrescentada dentro de parentesis rectos, ao nome da variável no lado
esquerdo da expressão. Por exemplo, genr x[3] = 30 ou genr x[1950:04] =
303.7.

Expressão Comentário
------- -------
y = x1^3 x1 ao cubo
y = ln((x1+x2)/x3)
z = x>y z(t) = 1 if x(t) > y(t), caso contrário 0
y = x(-2) x desfasado 2 períodos
y = x(+2) x adiantado 2 períodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1), o rácio de crescimento
instantâneo de x
y = sort(x) ordena x por ordem crescente e guarda em y
y = dsort(x) ordena x por ordem decrescente
y = int(x) guarda a parte inteira de x em y
y = abs(x) guarda os valores absolutos de x
y = sum(x) soma os valores de x excluíndo entradas NA de
valores omissos
y = cum(x) acumulado: y(t) = a soma de s=1 a s=t de x(s)
aa = $ess define aa igual ao Erro da Soma de Quadrados da
última regressão
x = $coeff(sqft) obtém o coeficiente estimado da variável sqft da
última regressão
rho4 = $rho(4) obtém o coeficiente autoregressivo de quarta-ordem
do último modelo (assume um modelo ar)
cvx1x2 = $vcv(x1, x2) obtém a covariância estimada dos coeficientes das
variáveis x1 e x2 do último modelo
foo = uniform() variável pseudo-aleatória uniforme no intervalo 0-1
bar = 3 * normal() variável pseudo-aleatória normal, mu = 0, sigma = 3
samp = ok(x) = 1 para observações onde x não está ausente.

Menu path: /Acrescentar/Definir nova variável
Other access: Menu de contexto da janela principal

# gmm Estimation

Options: --two-step (estimação em duas fases)
--iterate (GMM iterado)
--vcv (mostrar a matriz de covariância)
--verbose (mostrar detalhes das iterações)
--lbfgs (usar L-BFGS-B em vez do normal BFGS)

Faz estimação usando o Método dos Momentos Generalizado, 'Generalized
Method of Moments' (GMM) com o algoritmo BFGS (Broyden, Fletcher, Goldfarb,
Shanno). Você tem que especificar um ou mais comandos para a atualização
das quantidades relevantes (tipicamente os resíduos GMM), um ou mais
conjuntos das condições, uma matriz inicial dos pesos, e uma listagem dos
parâmetros a serem estimados, tudo entre os marcadores gmm e end gmm.
Quaisquer opções devem ser acrescentadas à linha end gmm .

Por favor veja mais detalhes sobre este comando em the Gretl User's Guide.
Aqui apenas ilustramos com um exemplo simples.

gmm e = y - X*b
orthog e ; W
weights V
params b
end gmm

No exemplo acima nós assumimos que y e X são matrizes, b é um vetor de
tamanho apropriado dos valores dos parâmetros, W é a matriz dos
instrumentos, e V é uma matriz adequada de pesos. A declaração

orthog e ; W

indica que o vetor dos resíduos e é em princípio ortognal a cada um dos
instromentos que compõem as colunas de W.

Menu path: /Modelo/GMM

# gnuplot Graphs

Arguments: variáveis-y variável-x [ variável-auxiliar ]
Options: --with-lines[=especificação-de-variáveis] (usar linhas, e não pontos)
--with-lp[=especificação-de-variáveis] (usar linhas e pontos)
--with-impulses[=especificação-de-variáveis] (usar linhas verticais)
--time-series (gráfico temporal)
--suppress-fitted (não mostrar a linha ajustada)
--single-yaxis (forçar o uso de apenas um eixo y)
--linear-fit (mostrar o ajustamento por mínimos quadrados)
--inverse-fit (mostrar o ajustamento inverso)
--quadratic-fit (mostrar o ajustamento quadrático)
--cubic-fit (mostrar o ajustamento cúbico)
--loess-fit (mostrar o ajustamento loess)
--semilog-fit (mostrar o ajustamento semilog)
--dummy (ver abaixo)
--matrix=nome (representar as colunas da matriz indicada)
--output=nome-de-ficheiro (enviar a saída para o ficheiro especificado)
--input=nome-de-ficheiro (obter entrada a partir do ficheiro especificado)
Examples: gnuplot y1 y2 x
gnuplot x --time-series --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
gnuplot y x --fit=quadratic
gnuplot y1 y2 x --with-lines=y2

As variáveis na lista variáveis-y são representadas contra a variável-x.
Para um gráfico de série temporal você pode indicar tempo como sendo a
variável-x ou usar a opção --time-series.

Por omissão os dados são representados como pontos; isto pode ser alterado
com o uso de uma das opções --with-lines, --with-lp ou --with-impulses. Se
for representada mais que uma variável no eixo dos y, o efeito destas
opções pode ficar confinada a uma subconjunto de variáveis usando o
parâmetro especificação-de-variáveis. Isto deve tomar a forma de uma
lista separada por vírgulas dos nomes ou números das variáveis a serem
representadas por linhas ou impulsos respetivamente. O último exemplo
mostrado acima, mostra como fazer um gráfico de y1 e y2 contra x, de modo a
que y2 é representada por uma linha, mas y1 é por pontos.

Se a opção --dummy tiver sido indicada, terão que ser dadas exatamente
três variáveis: uma única variável y, uma variável x, e uma variável
variável-auxiliar, uma variável discreta. O efeito é o de representar as
variáveis-y contra variável-x com os pontos mostrados com diferentes cores
dependendo do valor da variável-auxiliar na respectiva observação.

Geralmente, as variáveis-y e variável-x referem-se a séries no conjunto
de dados corrente (tanto referenciadas por nome como por número ID). Mas se
o nome de uma matriz for indicado com a opção --matrix estes argumentos
(que têm que ser dados como valores numéricos) indicam indices de colunas
(iniciados em 1) para a matriz fornecida. Assim, por exemplo, se você
quiser um gráfico X-Y da coluna 2 da matriz M contra a coluna 1, você deve
usar:

gnuplot 2 1 --matrix=M

Em modo interativo o gráfico é apresentado imediatamente. Em modo de
sequência de comandos o comportamento por omissão é o de criar um
ficheiro de comandos gnuplot na directoria de trabalho do utilizador, com um
nome seguindo o padrão gpttmpN.plt, iniciando com N = 01. Os gráficos
podem ser depois gerados usando o programa gnuplot (em MS Windows,
wgnuplot). Este comportamento pode ser modificado com o uso da opção
--output=nome-de-ficheiro. Esta opção controla o nome do ficheiro usado, e
ao mesmo tempo permite-lhe especificar um formato de saída de acordo com a
extensão de três letras no nome do ficheiro, sendo: .eps resultante na
produção de um ficheiro 'Encapsulated PostScript' (EPS); .pdf produz PDF;
.png produz no formato PNG, .emf em formato EMF ('Enhanced MetaFile'), .fig
no formato Xfig, e .svg para o formato SVG ('Scalable Vector Graphics'). Se
usado o nome de ficheiro "display" o gráfico é apresentado no écran tal
como em modo interativo. Se o nome de ficheiro tiver outra qualquer
extensão que não as mencionadas, será escrito um ficheiro de comandos
gnuplot.

linear: show the OLS fit regardless of its level of statistical
significance.

none: don't show any fitted line.

inverse, quadratic, cubic, semilog or linlog: show a fitted line based on
a regression of the specified type. By semilog, we mean a regression of
log y on x; the fitted line represents the conditional expectation of y,
obtained by exponentiation. By linlog we mean a regression of y on the log
of x.

loess: show the fit from a robust locally weighted regression (also is
sometimes known as "lowess").

As várias opções de "ajustamento" são aplicáveis apenas nos caso de
gráficos de dispersão bivariados e nos de uma única série-temporal. O
comportamento por omissão para um gráfico de dispersão é o de mostrar a
linha de ajustamento de mínimos quadrados se e só se o coeficiente do
declive fôr significativo num nível de 10 porcento. Se a opção
--suppress tiver sido dada, não será mostrada a linha ajustada. O
comportamento por omissão para um gráfico de série-temporal é o de não
mostrar a linha de ajustamento. Se a opção --linear fôr dada, a linha
mínimos quadrados será mostrada independentemente de ser significativa ou
não. As outras opções de ajustamento (--inverse, --quadratic, --cubic,
--loess e --semilog) produzem respetivamente um ajustamento inverso
(regressão de y sobre 1/x), um ajustamento quadrático, um ajustamento
cúbico, um ajustamento loess e um ajustamento semilog. Loess (também por
vezes chamado "lowess") é uma regressão robusta com pesos locais. Por
semilog, nós designamos uma regressão do logaritmo de y sobre x (ou
tempo); a linha ajustada representa o y esperado condicionalmente, obtido
por exponenciação.

Uma outra opção está disponível para este comando: a seguir às
especificações das variáveis a serem representadas e das opções (caso
hajam), você pode acrescentar comandos gnuplot para controlar a aparência
do gráfico (por exemplo, para definir o título e/ou as escalas dos eixos).
Estes comandos devem ser colocados dentro de chavetas, e cada comando
gnuplot tem que ser terminado com um ponto-e-vírgula. Um '\' pode ser usado
para continuar uma conjunto de comandos gnuplot por mais que uma linha. Aqui
está um exemplo da sintaxe:

{ set title 'O Meu Título'; set yrange [0:1000]; }

Menu path: /Ver/Gráfico das variáveis
Other access: Menu de contexto na janela principal, botão de gráfico na barra de ferramentas

# graphpg Graphs

Variants: graphpg add
graphpg fontscale value
graphpg show
graphpg free
graphpg --output=filename

A "página dos gráficos" de sessão apenas funcionará se você tiver
instalado o sistema de produção de texto LaTeX, e puder gerar e visionar
documentos PDF ou PostScript.

Na janela de sessão por ícones, você pode arrastar até oito gráficos
para dentro de um ícone de página de gráficos. Quando você fizer
duplo-clique na página de gráficos (ou com o botão direito e selecionar
"Mostrar"), será produzida uma página com os gráficos selecionados e
apresentada no visionador adequado. A partir deste você poderá imprimir a
página.

Para limpar a página de gráficos, clicar com o botão direito no seu
ícone e selecionar "Limpar".

Note que em sistemas diferentes do MS Windows, você pode ter que ajustar as
definições dos programas usados para visionar documentos PDF ou
PostScript. Isso encontra-se dentro do separador "Programas" na janela de
diálogo das Preferências do gretl (a partir do menu Ferramentas da janela
principal).

Também é possível trabalhar com a página de gráficos a partir se
sequência de comandos, ou usando a consola (dentro do programa em ambiente
gráfico). São suportados os seguintes comandos e opções:

Para acrescentar um gráfico à página de gráficos, dê o comando graphpg
add depois de o ter gravado como um gráfico com nome, tal como

grf1 <- gnuplot Y X
graphpg add

Para ver a página de gráficos: graphpg show.

Para limpar a página de gráficos: graphpg free.

Para ajustar a escala da fonte usada na página de gráficos, use graphpg
fontscale escala, onde escala é um multiplicador (com o valor 1,0 por
omissão). Assim, para tornar a o fonte 50 porcento maior que a por inicial
você pode

graphpg fontscale 1.5

Para chamar a impressão da página de gráficos para um ficheiro, use a
opção --output= mais um nome de ficheiro; o nome do ficheiro deverá ter o
sufixo ".pdf", ".ps" ou ".eps". Por exemplo:

graphpg --output="meu_ficheiro.pdf"

Neste contexto, por omissão o resultado usa linhas coloridas; para usar
padrões ponto/traço em vez de cores, você pode acrescentar a opção
--monochrome.

# hausman Tests

Este teste apenas está disponível após e estimar um modelo de mínimos
quadrados (OLS) usando dados de painel (ver também "setobs"). Ele testa o
modelo de amostragem simples ("pooled") contra as alternativas principais,
os modelos de efeitos fixos e efeitos aleatórios.

O modelo de efeitos fixos permite variar a interseção da regressão ao
longo das unidades de seção cruzada. Uma estatística teste-F é
apresentada segundo a hipótese nula de que as interseções não diferem. O
modelo de efeitos aleatórios decompõe a variância dos resíduos em duas
partes, uma parte específica à unidade de seção cruzada e outra
específica para a observação em particular. (Este estimador pode ser
calculado apenas se o número de unidades de seção cruzada nos dados
exceder o número de parâmetros a serem estimados.) A estatística de teste
Breusch-Pagan LM, testa a hipótese nula de que o estimador mínimos
quadrados de amostragem ("pooled") é adequado em oposição ao da
alternativa de efeitos aleatórios.

O modelo mínimos quadrados de amostragem ("pooled") pode ser rejeitado
contra ambas as alternativas, efeitos fixos e efeitos aleatórios. Desde que
o erro específico por unidade ou por grupo seja não correlacionado com as
variáveis independentes, o estimador de efeitos aleatórios é mais
eficiente do que o estimador de efeitos fixos; caso contrário o estimador
de efeitos aleatórios é inconsistente e o estimador de efeitos fixos será
preferido. A hipótese nula para o teste de Hausman é de que o erro
específico de grupo não é tão correlacionado (e como tal o modelo de
efeitos aleatórios é preferível). Um valor p baixo para este teste conta
contra o modelo de efeitos aleatórios e a favor do modelo de efeitos fixos.

Menu path: Janela do modelo, /Testes/Diagnósticos de Painel

# heckit Estimation

Arguments: variável-dependente variáveis-independentes ; equação de seleção
Options: --quiet (suprimir a escrita de resultados)
--robust (erros padrão QML)
--two-step (efetuar estimação de dois passos)
--vcv (mostrar a matriz de covariância)
--verbose (mostrar saídas adicionais)
Examples: heckit y 0 x1 x2 ; ys 0 x3 x4
See also heckit.inp

Seleção do modelo de tipo Heckman. Na especificação, a lista antes do
ponto-e-vírgula representa a equação do resultado. A variável dependente
na equação de seleção (ys no exemplo acima) tem que ser uma variável
binária.

Por omissão, os parâmetros são estimados por máxima verosimilhança. A
matriz de covariância dos parâmetros é calculada usando a inversão
negativa da Hessiana. Se for desejável a estimação, de dois passos, use a
opção --two-step. Neste caso, a matriz de covariância dos parâmetros da
equação resultante é adequadamente ajustada de acordo com Heckman (1979).

Repare que na estimação de Máxima Verosimilhança (ML) é usada uma
aproximação numérica da Hessiana; isto pode levar a inexatidões na
matriz de covariância estimada se a escala das variáveis explanatórias
for para alguns dos coeficientes estimados muito pequena em valor absoluto.
Este problema pode ser abordado em versões futuras; por agora, como
solução temporária, pode-se re-escalar a variável ou variáveis
explanatórias que estão a causar problemas.

Menu path: /Modelo/Variável dependente limitada/Heckit...

# help Utilities

Variants: help
help functions
help command
help function
Option: --func (select functions help)

If no arguments are given, prints a list of available commands. If the
single argument "functions" is given, prints a list of available functions
(see "genr").

help command describes command (e.g. help smpl). help function describes
function (e.g. help ldet). Some functions have the same names as related
commands (e.g. diff): in that case the default is to print help for the
command, but you can get help on the function by using the --func option.

Menu path: /Help

# hsk Estimation

Arguments: depvar indepvars
Options: --no-squares (see below)
--vcv (print covariance matrix)

This command is applicable where heteroskedasticity is present in the form
of an unknown function of the regressors which can be approximated by a
quadratic relationship. In that context it offers the possibility of
consistent standard errors and more efficient parameter estimates as
compared with OLS.

The procedure involves (a) OLS estimation of the model of interest, followed
by (b) an auxiliary regression to generate an estimate of the error
variance, then finally (c) weighted least squares, using as weight the
reciprocal of the estimated variance.

In the auxiliary regression (b) we regress the log of the squared residuals
from the first OLS on the original regressors and their squares (by
default), or just on the original regressors (if the --no-squares option is
given). The log transformation is performed to ensure that the estimated
variances are all non-negative. Call the fitted values from this regression
u^*. The weight series for the final WLS is then formed as 1/exp(u^*).

Menu path: /Model/Other linear models/Heteroskedasticity corrected

# hurst Statistics

Argument: series

Calculates the Hurst exponent (a measure of persistence or long memory) for
a time-series variable having at least 128 observations.

The Hurst exponent is discussed by Mandelbrot. In theoretical terms it is
the exponent, H, in the relationship

RS(x) = an^H

where RS is the "rescaled range" of the variable x in samples of size n and
a is a constant. The rescaled range is the range (maximum minus minimum) of
the cumulated value or partial sum of x over the sample period (after
subtraction of the sample mean), divided by the sample standard deviation.

As a reference point, if x is white noise (zero mean, zero persistence) then
the range of its cumulated "wandering" (which forms a random walk), scaled
by the standard deviation, grows as the square root of the sample size,
giving an expected Hurst exponent of 0.5. Values of the exponent
significantly in excess of 0.5 indicate persistence, and values less than
0.5 indicate anti-persistence (negative autocorrelation). In principle the
exponent is bounded by 0 and 1, although in finite samples it is possible to
get an estimated exponent greater than 1.

In gretl, the exponent is estimated using binary sub-sampling: we start with
the entire data range, then the two halves of the range, then the four
quarters, and so on. For sample sizes smaller than the data range, the RS
value is the mean across the available samples. The exponent is then
estimated as the slope coefficient in a regression of the log of RS on the
log of sample size.

Menu path: /Variable/Hurst exponent

# if Programming

Flow control for command execution. Three sorts of construction are
supported, as follows.

# simple form
if condition
commands
endif

# two branches
if condition
commands1
else
commands2
endif

# three or more branches
if condition1
commands1
elif condition2
commands2
else
commands3
endif

"condition" must be a Boolean expression, for the syntax of which see
"genr". More than one "elif" block may be included. In addition, if ...
endif blocks may be nested.

# include Programming

Argument: filename
Examples: include myfile.inp
include sols.gfn

Intended for use in a command script, primarily for including definitions of
functions. Executes the commands in filename then returns control to the
main script. To include a packaged function, be sure to include the filename
extension.

gretl-common 2016a-1 / usr / share / gretl / gretlcli.hlp.pt