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title: "Template_TrabalhoFinal"
subtitle: "Microeconometria - IBM0288"
author: "Nome do Aluno"
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## Introdução

Apresentar o tema, a pergunta de pesquisa e sua relevância empírica ou teórica.

## Revisão da literatura

Breve revisão de estudos que abordam questões semelhantes; destaque qual lacuna ou hipótese o seu trabalho busca explorar.

Deixarei a seu critério escolher como fazer as referências. Você pode simplesmente listá-las na seção final uma a uma. Outra opção é utilizar um sistema de referências bibtex. Para isso, coloque suas citações em formato bibtex (pode pedir ajuda ao chatgpt) e copie e cole em um arquivo texto chamado references.bib . O arquivo `.bib` deve ser salvo na mesma pasta do seu arquivo Quarto (qmd).

Este é um exemplo de citação [@stock_introduction_2020] usando bibtex. Note que ao final do arquivo, as referências serão apresentadas já de modo correto. O estilo de formatação pode ser definido no cabeçalho YAML do documento (caso não defina, ele usará o estilo padrão).

Caso seja necessário introduzir uma equação, você pode fazer utilzando latex. Veja o exemplo a seguir:

$$
Y_i = \beta_0 + \beta_1X_{1i} + u_i
$$ {#eq-regressao}


Você ainda poderá fazer referência a equação @eq-regressao.

Você também pode incluir um gráfico diretamente a partir do código da seguinte forma:

```{r}
#| fig-cap: "MPG vs horsepower, colored by transmission."
#| label: fig-plot
library(ggplot2)
data <- penguins

ggplot(
  data = penguins,
  mapping = aes(x = flipper_len, y = body_mass)
) +
  geom_point(aes(color = species, shape = species)) +
  geom_smooth(method = "lm") +
  labs(
    title = "Body mass and flipper length",
    subtitle = "Dimensions for Adelie, Chinstrap, and Gentoo Penguins",
    x = "Flipper length (mm)", y = "Body mass (g)",
    color = "Species", shape = "Species"
  ) 
```

Assim como no caso da equação, você pode utilizar o mecanismo de referência cruzada do Quarto (veja manual [aqui](https://quarto.org/docs/authoring/cross-references.html)) para fazer referência a figuras. Por exemplo, a @fig-plot apresenta a relação entre massa corporal e tamanho das nadadeiras para três espécies de pinguins.

Uma tabela pode ser inserida de modo semelhante (veja @tbl-sp500 abaixo). Como mostrado em sala, é possível construir tabelas de resultado com formatação avançada para publicação a partir de diversos pacotes do R (`gt` dentre outros).

```{r}
#| label: tbl-sp500

library(gt)

# Define the start and end dates for the data range
start_date <- "2010-06-07"
end_date <- "2010-06-14"

# Create a gt table based on preprocessed
# `sp500` table data
sp500 %>% 
  dplyr::filter(date >= start_date & date <= end_date) %>% 
  dplyr::select(-adj_close) %>% 
  gt()  %>% 
  tab_header(
    title = "S&P 500",
    subtitle = glue::glue("{start_date} to {end_date}")
  ) %>% 
  fmt_currency() %>% 
  fmt_date(columns = date, date_style = "wd_m_day_year") %>% 
  fmt_number(columns = volume, suffixing = TRUE) %>% 
  as_latex()
```

## Dados e metodologia

Descrição detalhada da base de dados (fonte, período, variáveis), critérios de tratamento e limpeza, e explicação do método utilizado. Deve incluir a especificação econométrica (ou estatística) principal, com justificativa das variáveis incluídas.

## Resultados

Apresente uma tabela principal com a especificação base e variações que sustentem a interpretação causal dos resultados (por exemplo, inclusão de controles adicionais, efeitos fixos ou diferentes amostras). Inclua também um gráfico que represente visualmente o resultado principal — o tipo de gráfico e o conteúdo devem ser adequados ao método utilizado.

## Dicsussão e limitações

Discuta a robustez dos resultados, possíveis vieses (variável omitida, endogeneidade, erros de medida, seleção) e como suas escolhas ajudam a defender a interpretação causal.

## Conclusões

Retome a pergunta de pesquisa e apresente a resposta com base nos resultados obtidos. Indique limitações e possíveis extensões.

## Referências
