Modelo Econométrico para Análise de Séries de Tempo (Var, Vec ou Arima) com Gretl/Python

Estamos buscando um profissional experiente para desenvolver um modelo econométrico robusto para análise de séries de tempo. O projeto envolve a seleção, estimação e validação de um modelo VAR (Vector Autoregression), VEC (Vector Error Correction) ou ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), conforme a adequação dos dados.

O objetivo principal é relacionar e analisar duas variáveis de séries de tempo, identificando padrões, causalidades e previsões. O trabalho deverá ser realizado utilizando as ferramentas Gretl ou Python.

As responsabilidades incluem:
- Coleta e pré-processamento das duas séries de tempo relevantes. Já tenho as séries.
- Análise exploratória dos dados e testes de estacionariedade.
- Seleção do modelo econométrico mais apropriado (var, vec ou arima).
- Estimação dos parâmetros do modelo.
- Realização de testes de diagnóstico para validação do modelo (e.g., Resíduos, estabilidade).
- Interpretação dos resultados e elaboração de previsões.
- Documentação clara do processo, incluindo o código (se Python) ou os passos detalhados no Gretl, e um relatório com as conclusões e implicações da análise.
- Documentar de acordo com as normas abnt desde a capa até as referências, explicando cada variável e processo.
- Tenho vídeo explicativo que ajuda a condução do projeto.

Buscamos um freelancer com profundo conhecimento em econometria de séries de tempo e proficiência em Gretl ou Python para manipulação de dados e modelagem estatística. Experiência prévia com projetos similares será um diferencial.