Manual de Introdução ao Pacote Econométrico Gretl

Abstract

Gretl is a free and cross-platform statistical package developed primarily to be used in econometric research. With an intuitive and friendly interface, it allows the application of a wide range of econometric techniques in a relatively simple way. Gretl has a wide variety of estimators based on least squares, maximum likelihood, generalized method of moments, and it can be used in the analysis of various types of data, such as time series data, cross-section and panel data. This manual aims to present, in a simplified way, some of the features present in Gretl in order to assist their learning by those who have never used econometric packages and those who already have some experience with this type of program.

Full text

* Economista da Divisão de Macroeconomia do Banco do Brasil, doutor em economia pela
Universidade Federal do Rio Grande do Sul e tradutor do Gretl para o português do Brasil. E-mail
para correspondência: henrique.andrade@ufrgs.br.
Manual de Introdução ao Pacote Econométrico Gretl
Carlos Henrique Coêlho de Andrade*
RESUMO
O Gretl é um pacote estatístico livre e multiplataforma desenvolvido, principalmente, para ser
usado em pesquisas econométricas. Com uma interface bastante intuitiva e amigável, ele
permite a aplicação de uma ampla gama de técnicas econométricas de uma forma relativamente
simples. O Gretl possui uma grande variedade de estimadores, baseados em mínimos
quadrados, máxima verossimilhança e método dos momentos generalizado, podendo ser
utilizado na análise de diversos tipos de dados, como séries de tempo, dados de corte e dados
em painel. O presente manual tem como objetivo apresentar, de forma simplificada, algumas
das funcionalidades presentes no Gretl de forma a auxiliar seu aprendizado tanto por aqueles
que nunca utilizaram pacotes econométricos quanto aqueles que já possuem certa experiência
com esse tipo de programa.
Palavras-Chave: Gretl; Econometria; Pacote estatístico.
ABSTRACT
Gretl is a free and cross-platform statistical package developed primarily to be used in
econometric research. With an intuitive and friendly interface, it allows the application of a
wide range of econometric techniques in a relatively simple way. Gretl has a wide variety of
estimators based on least squares, maximum likelihood, generalized method of moments, and it
can be used in the analysis of various types of data, such as time series data, cross-section and
panel data. This manual aims to present, in a simplified way, some of the features present in
Gretl in order to assist their learning by those who have never used econometric packages and
those who already have some experience with this type of program.
Keywords: Gretl; Econometrics; Statistical package.

Índice
Introdução ................................................................................................................................... 1
1. Instalação ................................................................................................................................ 2
2. A Janela Principal do Gretl .................................................................................................... 3
3. Manuseando Dados ................................................................................................................ 3
4. Gráficos: Construção, Visualização e Edição ........................................................................ 7
5. O Conceito de Sessão ........................................................................................................... 10
6. Procedimentos Econométricos ............................................................................................. 11
6.1. Filtros Estatísticos ...................................................................................................................... 11
6.1.1. Media Móvel Simples ......................................................................................................... 11
6.2.2. Filtro de Hodrick-Prescott .................................................................................................. 12
6.3.3. Análise X-12-Arima ........................................................................................................... 13
6.3.4. Análise Tramo/Seats ........................................................................................................... 16
6.2. Mínimos Quadrados Ordinários ................................................................................................. 17
6.3. Testes de Estacionariedade ........................................................................................................ 22
7. Extras .................................................................................................................................... 23
7.1. Linha de Comandos: Uma Breve Introdução ............................................................................. 23
7.2. Importando Dados do EViews ................................................................................................... 24
7.3. Arquivos de Dados e de Comandos Para Replicar Livros ......................................................... 24
Bibliografia Sugerida ............................................................................................................... 25

1
Introdução
O Gretl (acrônimo para GNU
1
Regression, Econometrics and Time-series Library) é um
pacote estatístico livre e multiplataforma
2
desenvolvido, principalmente, para ser usado em
pesquisas econométricas.
Com uma interface bastante intuitiva e amigável, ele permite a aplicação de uma ampla gama
de técnicas econométricas de uma forma relativamente simples. Além disso, através do Gretl
é possível ter acesso direto aos dados de importantes livros-texto de econometria, como os de
Ramanathan (2002), Wooldridge (2002), Stock e Watson (2003) e Gujarati (2006), tornando-
o uma importante ferramenta no ensino de econometria.
O Gretl possui uma grande variedade de estimadores, baseados em mínimos quadrados,
máxima verossimilhança e método gerador de momentos (GMM), sendo que estes podem ser
utilizados tanto em modelos de uma única equação quanto em sistemas de equações. Além
disso, é possível utilizar diversos tipos de dados, como séries de tempo, dados de corte e
dados em painel.
De forma mais específica, o pacote é capaz de realizar a estimação das seguintes classes de
modelos:
 Séries temporais: autorregressão vetorial (VAR), vetor de correção de erros (VECM),
ARIMA, ARCH, GARCH.
 Variáveis instrumentais: mínimos quadrados de dois estágios (MQ2E), máxima
verossimilhança de informação limitada (LIML).
 Outros modelos lineares: mínimos quadrados ponderados (WLS), heteroscedasticidade
corrigida, mínimos quadrados com alta precisão numérica.
 Modelos não-lineares: Logit, Probit, Tobit, mínimos quadrados não-linear, intervalo de
regressão.
 Estimações robustas: mínimo desvio absoluto (LAD), regressão quantílica, correlação
1
O Projeto GNU, iniciado por Richard Stallman em 1983 no Massachusetts Institute of Technology,
com o objetivo de criar um sistema operacional totalmente livre onde qualquer pessoa teria direito de
usar, modificar e redistribuir o programa e seu código fonte, desde que garantindo para todos os
demais usuários os mesmos direitos (Wikipédia, 2013a).
2
O Gretl pode ser instalado nos sistemas operacionais MS Windows, Mac OS X e Linux.

2
ordinal.
 Sistemas de equações simultâneas: regressões aparentemente não relacionadas (SUR),
mínimos quadrados ordinários e ponderados (MQO e MQP), mínimos quadrados de
dois e três estágios (MQ2E e MQ3E), máxima verossimilhança com informação
completa e limitada (FIML e LIML).
Adicionalmente, métodos mais avançados podem ser implementados pelo usuário através da
máxima verossimilhança genérica ou através do GMM não linear.
Outra possibilidade para realizar estimações e/ou procedimentos não disponíveis no Gretl
seria através da utilização de programas externos. De fato, ele é capaz de trabalhar em
conjunto com aplicativos como X-12-Arima, Tramo/Seats, R, Octave, Ox, Stata e Python de

Por fim, outra característica muito interessante do Gretl é o fato do mesmo possuir versões em
várias línguas, o que pode facilitar o seu uso. Até o momento, os seguintes idiomas estão
presentes: albanês, alemão, basco, búlgaro, catalão, chinês tradicional, espanhol, francês,
galego, grego, inglês, polonês, português (europeu e brasileiro), russo, tcheco e turco.
O presente manual tem como objetivo apresentar, de forma simplificada, algumas das
funcionalidades presentes no Gretl
3
de forma a auxiliar seu aprendizado tanto por aqueles que
nunca utilizaram pacotes econométricos quanto aqueles que já possuem certa experiência com
esse tipo de programa. PDados
Dados  , que podem ser baixados em https://github.com/andrade-
/econometria/tree/econometria ou solicitados via e-mail ao autor.
1. Instalação
Para instalar a última versão oficial do Gretl basta fazer o download do mesmo na sua página
na internet: http://gretl.sourceforge.net/pt.html. Alternativamente, pode-se optar por baixar a
versão beta (ou snapshot) do Gretl no endereço indicado na mesma página. Ao optar por
instalar a versão beta, você terá a versão mais atualizada do Gretl, que pode incluir novas
3
Para a elaboração do presente texto foi utilizada a versão 1.9.12 para Mac OS.

3
funcionalidades. Após baixar o arquivo (versão oficial ou snapshot), basta um clique duplo no
mesmo para iniciar o processo de instalação.
Caso o Gretl não seja exibido no idioma desejado (português do Brasil, no nosso caso),
selecione Ferramentas  Preferências  Geral no menu da janela principal e escolha o
idioma de sua preferência.
2. A Janela Principal do Gretl
Ao ser aberto o Gretl exibe a sua janela principal. Ela pode ser dividida da seguinte forma: o
menu da janela principal, na parte superior, e a barra de ferramentas, na parte inferior.
Quando carregados, os dados ficarão localizados no meio da janela.
Figura 1: A janela principal do Gretl
As opções do menu e da barra de ferramentas da janela principal serão apresentadas ao longo
deste manual.
3. Manuseando Dados

4
Apesar de o Gretl possuir um formato próprio de dados (cuja extensão é a gdt), ele também é
capaz de trabalhar com arquivos do Excel (xls e xlsx), do OpenOffice (ods), de texto (txt e
csv), do Stata (dta), do SPSS (sav) e do EViews (wf1), entre outros.
Para abrir arquivos do tipo gdt basta selecionar as seguintes opções no menu da janela
principal, Arquivo  Abrir dados  Arquivo do usuário e em seguida navegar até o
arquivo desejado
4
. O processo de importação de dados é bastante semelhante, bastando
selecionar a opção Arquivo  Abrir dados  Importar e em seguida escolher o formato
desejado. A seguir iremos importar a plan
Após se   Arquivo  Abrir dados  Importar 
Excel) o seguinte menu surgirá:
Figura 2: Menu de importação de planilhas
Note que o programa apresenta todas as planilhas presentes no arquivo Excel, de forma que
podemos escolher a que contém as séries de interesse. No nosso exemplo escolheremos a
 . Em seguida devemos confirmar essa escolha clicando no botão OK. O
Gretl irá confirmar se as datas foram interpretadas corretamente  se tudo estiver correto basta
clicar em Fechar.
            
   o o logaritmo do diferencial de juros entre as taxas de
juros do Brasil, Selic, e dos Estados Unidos, ndo o logaritmo do
risco-país, representado pelo Emerging Market Bond Index    
4
Também é possível abrir arquivos gdt através do clique duplo sobre o mesmo.

5
variável dummy para a mudança no regime cambial). Essas informações podem ser
introduzidas nos dados, bastando para isso clicar com o botão direito do mouse sobre a
variável de interesse, selecionar Editar características e, no campo Descrição, inserir as
informações pertinentes. A janela principal ficará da seguinte forma:

Algumas informações úteis são apresentadas nessa janela, como o nome e a descrição das
variáveis e o período amostral dos dados (no nosso exemplo estamos trabalhando com dados
mensais entre janeiro de 1995 e dezembro de 2006).
É possível atualizar e ampliar essa amostra, bastando que os novos dados sejam organizados
na forma de uma planilha e que os nomes das variáveis sejam mantidos. Por exemplo, se
quisermos ampliar a amostra até 2007 basta selecionar via Arquivo  Acrescentar dados 
Excel) Atualização
Caso seja necessário utilizar a amostra anterior novamente (ou seja, a que vai até dezembro de
2006), basta selecionar Amostra  Definir intervalo e escolher o período amostral
desejado.
Uma observação importante: a base de dados, contendo as descrições das séries pode ser
armazenada no formato nativo (gdt), com isso, na próxima vez que for necessário abrir tais
dados será necessário apenas um clique duplo sobre o arquivo. Para isso selecione Arquivo
 Salvar dados no menu da janela principal.
Outro recurso interessante é a mudança da periodicidade dos dados. Para fazer isso selecione
Dados  Compactar dados. O seguinte menu aparecerá.

6
Figura 4: Menu para Compactação de Dados
No nosso exemplo escolheremos compactar os dados mensais para trimestrais, através da
utilização da média. Também é possível transformar dados de menor frequência em dados de
maior frequência, ou seja, expandir os dados. Faremos isso nos dados que acabamos de
comprimir selecionando Dados  Expandir dados.
O Gretl também é capaz de manusear séries de tempo mesmo quando estas não estão datadas.
Para vermos como isso é possível selecione Arquivo  Abrir dados  Importar  Excel
              
dados sejam interpretados como sendo dados de corte, séries de tempo ou dados de painel.
Responda sim e o seguinte menu será apresentado:
Figura 5a: Menu de mudança da estrutura dos dados
Selecione a opção Série temporal e clique em avançar. Com isso, será apresentado o menu:

7
Figura 5b: Menu de mudança da estrutura dos dados
Escolha a opção Mensal e, no menu seguinte, especifique a data da observação inicial:
Figura 5c: Menu de mudança da estrutura dos dados
Uma última, mas não menos importante, ferramenta do Gretl é a transformação de dados. Ao
selecionar, no menu da janela principal, Acrescentar, poderemos realizar uma série de
operações com as variáveis, como o cálculo de seus logaritmos e a diferenciação das séries.
4. Gráficos: Construção, Visualização e Edição
Existem várias formas de se construir gráficos no Gretl
5
: através do menu da janela principal
ou clicando com o botão direito sobre as variáveis de interesse. Utilizaremos o arquivo
            
selecione Ver  Gráfico das variáveis e em seguida Série temporal. O menu de definição
de gráficos aparecerá:
5
Os gráficos do Gretl são gerados pelo programa Gnuplot.

8
Figura 6: Menu de definição de gráficos
          OK. O seguinte gráfico
será exibido:
Figura 7: Câmbio vs. Embi
Para utilizarmos os gráficos gerados em trabalhos aplicados, como por exemplo, artigos,
monografias, relatórios, etc., é importante que saibamos editá-los de forma a adequá-los
melhor ao layout em uso. No Gretl essa tarefa é relativamente simples, bastando clicar com o
botão direito sobre o gráfico e selecionar a opção Editar. A seguinte janela será exibida:

9
Figura 8: Janela de edição de gráficos
Na aba Principal é possível definir um título para o gráfico, enquanto que na aba Linhas
podemos redefinir eixos, cores e espessura para as séries, além do tipo do gráfico (linhas,
marcadores, pontos, etc.).
No nosso exemplo, escolh       
representaremos o câmbio no eixo esquerdo (em vermelho e usando gráfico de linhas) e o
Embi no eixo direito (em azul e usando gráfico de linhas com marcadores).
Figura 9: Câmbio vs. Embi (editado)

10
              
spectivamente).
Outra forma de representar esses dados seria através de gráficos separados das séries. Para
isso selecione Ver  Gráficos múltiplos e em seguida Séries temporais. Nesse caso,
utilizaremos as quatro variáveis.
Figura 10: Gráfico múltiplo
Na janela de edição de gráficos (Figura 8), ao selecionarmos apenas uma variável, na aba
Principal será apresentada a opção linha de ajustamento, que permite incluir uma linha de
tendência.
5. O Conceito de Sessão

gretl e fornece um conjunto de ícones contendo vários objetos pertencentes a sessão de
trabalho atual, dessa forma, fica mais fácil retomar algum trabalho ou mesmo alterá-lo
posteriormente.
Por exemplo, ao clicarmos com o botão direito sobre algum dos gráficos que construímos
teremos, entre outras, a opção Salvar para sessão como ícone. No momento em que o
gráfico for salvo a seguinte janela será exibida:

11
Figura 11: Janela de visualização de ícones
Após ser fechado, o gráfico poderá ser reaberto com um clique duplo sobre o ícone
correspondente. Além de gráficos, podemos armazenar modelos, matrizes, observações e
vários outros elementos do Gretl.
A janela de visualização da sessão em ícones pode ser acessada através do menu da janela
principal, Ver  Ícones) ou, alternativamente, com um clique no ícone na barra de
ferramentas da janela principal.
Para salvar um arquivo de sessão basta selecionar Arquivo  Arquivos de sessão  Salvar
sessão. Para abrir tais arquivos basta efetuar um clique duplo sobre os mesmos.
6. Procedimentos Econométricos
6.1. Filtros Estatísticos
O Gretl é capaz de realizar vários tipos de procedimentos para filtragem de séries, sendo que
no presente manual nos concentraremos nos seguintes métodos: (1) Media móvel simples; (2)
Filtro de Hodrick-Prescott; (3) X-12-
para exemplificar cada um desses métodos.
6.1.1. Media Móvel Simples

12
Uma das formas mais tradicionais de suavização de séries temporais é o método da media
móvel simples. Para realizar esse procedimento selecione Variável  Filtro  Média
móvel simples. O seguinte menu será apresentado:
Figura 12: 
Marque as opções para apresentação dos gráficos e para salvamento das séries e em seguida
clique em OK
medias móveis.
Figura 13: 
O gráfico inferior mostra o componente cíclico da produção industrial.
6.2.2. Filtro de Hodrick-Prescott

13
Outro método de suavização de grande popularidade é o filtro Hodrick-Prescott. Para aplicá-
lo selecione Variável  Filtro  Hodrick-Prescott. No menu que será apresentado
selecione o valor desejado para o lambda (também conhecido como fator de suavização) e
marque as opções de apresentar gráficos e salvar séries.
Figura 14: Menu filtro Hodrick-Prescott
Ao clicar em OK o seguinte gráfico será exibido (da mesma forma que no filtro por médias
móveis, serão exibidas as séries do produto e do produto filtrado, além do componente cíclico
do produto).
Figura 15: Ajuste do produto via filtro Hodrick-Prescott
6.3.3. Análise X-12-Arima

14
O X-12-Arima é um programa de ajuste sazonal largamente utilizado desenvolvido pelo US
Census Bureau, sendo usado por esta instituição em todos os seus ajustes sazonais oficiais.
Através do Gretl é possível ter acesso ao X-12-Arima de uma forma bastante simplificada,
porém, para utilizá-lo, é necessário que ele seja instalado. O download do mesmo deve ser
feito nos seguintes endereços:
http://sourceforge.net/projects/gretl/files/x12a/x12a_install.exe (versão Windows)
http://sourceforge.net/projects/gretl/files/x12a/x12arima-intel.dmg (versão Mac)
Para exemplificar a sua Variável
 Análise X-12-Arima. O seguinte menu será exibido:
Figura 16: Menu X-12-Arima
Marque todas as opções e clique em OK. O seguinte gráfico será exibido:

15
Figura 17: Ajuste do produto via X-12-Arima
Note que o X-12-Arima realiza a decomposição da série em três componentes: sazonal (
t
S
),
tendência/ciclo (
t
T
) e irregular (
t
I
)
6
. Algebricamente temos:
t t t t
X S T I  
Ao dividirmos a série de interesse (
t
X
) pelo seu componente sazonal (
t
S
), obtemos a série
sazonalmente ajustada (
sa
t
X
). Como padrão, o Gretl apresenta os componentes
ciclo/tendência e irregular, além da série sazonalmente ajustada.
Apesar do componente sazonal não ser apresentado, é possível calculá-lo dividindo a série de
interesse pela série sazonalmente ajustada, ou seja:
sa
t t t
X X S
Para comprovar isso basta multiplicar os três componentes e verificar que o resultado é igual
a série original.
6
Para maiores detalhes sobre a decomposição de séries temporais ver Makridakis et al. (1997).

16
6.3.4. Análise Tramo/Seats
O X-12-Arima é baseado em outro programa, o Tramo/Seats
7
, que é distribuído pelo Banco
de España e tem como principal vantagem sobre o X-12-Arima, a possibilidade de ser
utilizado na estimação de modelos Arima de forma automática.
Da mesma forma que o X-12-Arima, é necessário instalar o Tramo/Seats. O programa pode
ser baixado nos seguintes endereços:
http://sourceforge.net/projects/gretl/files/tramo/ts_install.exe (versão Windows)
http://sourceforge.net/projects/gretl/files/tramo/tramo-seats-intel.dmg (versão Mac)
Variável  Análise
Tramo. A seguinte janela será exibida:
Figura 18: Menu Tramo/Seats
Selecione a aba Saída e marque as opções de salvamento do conjunto de dados e a de geração
de gráfico.
7
Signal Extraction in Arima Time SeriesTime Series Regression with Arima
Noise, Missing Values and Outliers

17
Figura 19: Ajuste do produto via Tramo/Seats
O Gretl exibirá um gráfico como com os valores observados da produção industrial em
conjunto com os componentes cíclicos e irregulares da série.
6.2. Mínimos Quadrados Ordinários
A estimação de modelos do tipo MQO é feita de uma forma bastante simples no Gretl. Para
tanto Modelo  Mínimos Quadrados Ordinários no menu da janela principal
(alternativamente, pode-se clicar no ícone na barra de ferramentas). Uma janela para
especificação do modelo será exibida.

18
Figura 20: Janela de especificação do modelo MQO
No nosso exemplo estimaremos o modelo da paridade descoberta da taxa de câmbio, dessa
forma selecionaremo          
como variáveis explicativas. O resultado da estimação será apresentado no que chamamos de
janela do modelo.
Figura 21: Janela do modelo estimado
Na apresentação dos resultados é possível observar várias informações importantes, como o
método utilizado (MQO), o período amostral (no nosso exemplo ele vai de janeiro de 1995
até dezembro de 2007), o número de observações utilizadas (156) e a variável dependente
    ado do p-valor das variáveis explicativas indicam se estas
possuem significância estatística ao nível de 1%, 5% ou 10% (***, **, *, respectivamente).

19
A selecionarmos Testes no menu da janela do modelo poderemos efetuar uma série de testes
para avaliar o modelo. No nosso caso testaremos a especificação do modelo (teste RESET de
Ramsey), a presença de heteroscedasticidade (teste de White) e autocorrelação (teste de
Breusch-Godfrey ou teste LM) e a normalidade dos resíduos (teste de Doornik-Hansen
8
).
Note que ao selecionar algum teste uma nova janela surgirá
9
, elas possuem informações
detalhadas sobre os mesmos. Perceba que os resultados aparecerão de forma resumida abaixo
do modelo estimado:
Figura 22: Diagnósticos do modelo estimado
Agora iremos salvar o nosso modelo de forma que ele fique disponível na sessão. Para tanto
selecione no menu da janela do modelo selecione Arquivo  Salvar para sessão como
ícone. Em seguida feche a janela e abra a visualização por ícones. Note que será exibido um

8
O teste Doornik-Hansen apresenta propriedades estatísticas superiores ao teste Jarque-Bera em
pequenas amostras.
9
No caso do teste RESET de Ramsey surgirá um menu adicional com várias opções de especificação
do teste. O teste de autocorrelação também apresenta um menu adicional onde é possível escolher a
ordem de defasagens para o teste.

20
Figura 23: Janela de visualização de ícones com o Modelo 1
Podemos fazer também uma análise gráfica do modelo estimado. Por exemplo, é possível
comparar os valores observados e ajustados da taxa de câmbio, para isso, no menu da janela
do modelo, selecione Gráficos  Gráfico ajustado e efetivo  Comparado com o tempo).
Figura 24: Câmbio efetivo e ajustado (Modelo 1)
Outra possibilidade seria plotar o gráfico dos resíduos em relação ao tempo (selecione
Gráficos  Gráfico dos resíduos  Comparado com o tempo).

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Figura 25: Resíduos comparados com o tempo
Note que em 1999 é possível observar uma grande variação na série (mudança de regime
cambial). Pode-se adicionar uma dummy para captar esse efeito selecionando Testes 
Acrescentar variáveis
Figura 26: Teste para inclusão de variáveis
Note que antes das informações do modelo estimado é apresentado o resultado estatístico da
   
três estatísticas de seleção (critérios de Akaike, Schwarz e Hannan-Quinn).
Selecionando a opção Análise poderemos realizar previsões a partir do modelo estimado, para
tanto selecione a opção Previsões. O Gretl emitirá um aviso informando que não existem
observações fora da amostra para previsão. Ao fechar esse aviso o seguinte menu aparecerá:

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Figura 27: Janela de opções para a previsão
O Gretl oferece diversas opções para a construção das previsões, como a automática
(dinâmica fora da amostra), a dinâmica e a estática.
A escolha do tipo de previsão (dinâmica ou estática) apenas se aplica ao caso de modelos
dinâmicos. Previsões estáticas se baseiam nos valores prévios observados, enquanto que as
previsões dinâmicas empregam a regra da cadeia de previsão. Por exemplo, se uma previsão
de X em 2008 requer um valor de X em 2007, uma previsão estática seria impossível sem os
dados de 2007. Porém, uma previsão dinâmica para 2008 seria possível a partir de um valor
previsto para a observação de 2007 (caso este existisse).
Como padrão, são fornecidas previsões estáticas para qualquer horizonte de previsão dentro
da amostra utilizada na estimação do modelo e fornece previsões dinâmicas fora dessa
amostra.
6.3. Testes de Estacionariedade
Para checar a estacionariedade de uma série via teste de Dickey-Fuller aumentado basta clicar
sobre a variável de interesse e em seguida selecionar Variável  Teste de Dickey-Fuller
aumentado no menu da janela principal.

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7. Extras
Esta seção apresenta um conjunto de dicas que podem ser úteis para os novos usuários do
Gretl. As dicas se concentram em aspectos da linha de comandos e na importação de dados do
EViews.
7.1. Linha de Comandos: Uma Breve Introdução
Clicando no ícone da barra de ferramentas podemos iniciar o Console Gretl, que permite
operar o programa através de linhas de comandos. A seguir são apresentados alguns exemplos
de operações cotidianas que podem ser feitas no console.
Criar séries diferenciadas
series d_x = diff(x)
Calcula a 
Criar logaritmos
series l_x = ln(x)
Calcula o logaritmo 
Criar variáveis dummy
series d1 = (obs>=2004:01 && obs<=2004:12)
Constrói uma dummy com valores iguais a 1 entre 2004:1 e 2004:12.
series d2 = (obs>=2004:01)
Constrói uma dummy com valores iguais a 1 para as observações maiores ou iguais a 2004:1 e
0 caso contrário.
series d3 = (obs<=2004:12)
Constrói uma dummy com valores iguais a 1 para as observações menores ou iguais a 2004:12
e 0 caso contrário.
Criar novas variáveis
series y = x

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Cria uma variável igual a outra já existente (x).
7.2. Importando Dados do EViews
Após importar dados do EViews (via Arquivo  Abrir dados  Importar), é aconselhável
salvar os dados no formato do Gretl (gdt) antes de criar uma nova sessão. Este procedimento
pode minimizar possíveis erros, como a impossibilidade de deletar séries.
7.3. Arquivos de Dados e de Comandos Para Replicar Livros
Uma característica interessante do Gretl e que pode ser muito útil no ensino/estudo de
econometria são os exemplos e bases de dados de livros texto. Para acessar os exemplos
selecione Arquivo  Arquivos de comandos  Arquivos de exercícios, enquanto que para
acessar as bases de dados selecione Arquivo  Abrir dados  Arquivos de exemplos
(note que ao clicar no ícone é possível obter dados de vários outros livros).

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Bibliografia Sugerida
ADKINS, Lee. Using Gretl for Principles of Econometrics. 2013. E-book disponível em:
<http://www.learneconometrics.com/gretl/using_gretl_for_POE4.pdf>, acessado em 2 de
junho de 2013.
COTTRELL, Allin; LUCHETTI, Riccardo.    2013. Disponível em:
<http://ricardo.ecn.wfu.edu/pub//gretl/manual/en/gretl-guide.pdf>, acessado em 2 de junho de
2013.
DÍAZ-EMPARANZA, Ignacio; MARIEL, Petr; ESTEBAN, Maria Victoria (editores).
Econometrics with Gretl. 2009. Proceedings of the Gretl Conference 2009, Universidade
Del País Vasco, Bilbao, Espanha, 28 a 29 de maio de 2009.
ESTEBAN, M. Victoria; MORAL, M. Paz; ORBE, Susan; REGÚLEZ, Marta; ZARRAGA,
Ainhoa; ZUBIA, Marian.      Facultad de Ciencias
Económicas y Empresariales, Universidade Del País Vasco, 2009.
GUJARATI, Damodar. Econometria Básica. Elsevier, 2006.
MAKRIDAKIS, Spyros; WHEELWRIGHT, Steven C.; HYNDMAN, Rob J. Forecasting:
Methods and Applications. John Wiley & Sons, 1997
RAMANATHAN, Ramu. Introductory Econometrics with Applications. Harcourt, 2002.
STOCK, James H.; WATSON, Mark W. Introduction to Econometrics. Addison-Wesley,
2003.
WOOLDRIDGE, Jeffrey M. Introductory Econometrics, A Modern Approach. South-
Western, 2002.
WIKIPÉDIA (2013a). Projeto GNU. Disponível em
<http://pt.wikipedia.org/wiki/Projeto_GNU>, acessado em 2 de junho de 2013.
WIKIPÉDIA (2013b). Gretl. Disponível em <http://pt.wikipedia.org/wiki/Gretl>, acessado
em 2 de junho de 2013.