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O objetivo da disciplina é fornecer uma base do instrumental padrão para a estimação de modelos econométricos, preparando o aluno para entender, analisar e elaborar trabalhos aplicados de econometria, que são centrais em grande parte das áreas de teoria econômica. Para esse fim, o curso será centrado no modelo clássico de regressão linear (simples e múltipla) e os problemas econométricos que podem comprometer as suposições estatísticas de tal modelo. A disciplina também objetiva capacitar os alunos na utilização da teoria econométrico, por meio de exercícios aplicados resolvidos manualmente ou em microcomputador. O curso compreende aulas teóricas e aplicações práticas. 

Modelos de regressão linear simples: estimação pelo Método de Mínimos Quadrados Ordinários; inferência. Modelos de regressão linear múltipla: estimação; inferência. Regressão múltipla com informação qualitativa: variáveis binárias. Problemas econométricos do modelo de regressão linear: heterocedasticidade; autocorrelação; multicolinearidade; problemas de especificação e erro nas variáveis.Aplicação com o software econométrico/estatístico.

GUJARATI, D. N.; PORTER, D. C. Econometria básica. 5ª ed. Porto Alegre: McGrawHill/Bookman, 2011, 924p.   HILL, C.; GRIFFITHS, W.; e JUDGE, G. Econometria . 2 ed. São Paulo, Editora Saraiva, 2008. 471p. WOOLDRIDGE, J. M. Introdução à econometria: uma abordagem moderna . 3 ed. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2006. 684 p.

GREENE, W. H. Econometrics analysis. 5 ed. New Jersey: Prentice Hall, 2002. 802 p. GUJARATI, D. N.; PORTER, D. C. Basic Econometrics. 5 ed. New York: McGraw-Hill/Irwin, 2008. 944 p. HOFFMANN, R. Estatística para Economistas. 4ª ed. São Paulo: Cengange Learning, 2006. 432p; MONTGOMERY, D. C. et al. Introduction to linear regression analysis. 4 ed. New Jersey: Wiley Interscience, 2006, 612 p. PINDYCK, Robert S.; RUBINFELD, Daniel L. Econometria: modelos & previsões. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004. xxviii, 726 p WOOLDRIDGE, J. M. Econometric analysis of cross section and panel data. Cambridge, Mass: MIT Press, 2002.