Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information


Código :
00500
Acrónimo :
00500
Ciclo :
1.º ciclo
Línguas de Ensino :
Português (pt)
Língua(s) amigável(eis) :

Carga Horária / Course Load


Semestre :
2
Créditos ECTS :
6.0
Aula Teórica (T) :
0.0h/sem
Aula Teórico-Prática (TP) :
36.0h/sem
Aula Prática e Laboratorial (PL) :
0.0h/sem
Trabalho de Campo (TC) :
0.0h/sem
Seminario (S) :
0.0h/sem
Estágio (E) :
0.0h/sem
Orientação Tutorial (OT) :
1.0h/sem
Outras (O) :
0.0h/sem
Horas de Contacto :
37.0h/sem
Trabalho Autónomo :
113.0
Horas de Trabalho Total :
150.0h/sem

Área científica / Scientific area


Finanças

Departamento / Department


Departamento de Finanças

Ano letivo / Execution Year


2022/2023

Pré-requisitos / Pre-Requisites


Conhecimentos em Estatística

Objetivos Gerais / Objectives


Esta unidade curricular faculta aos alunos técnicas estatísticas e econométricas para a análise de dados financeiros. É dada ênfase especial à interacção entre teoria e prática, e os estudantes serão preparados para formular e testar modelos comummente aplicados em finanças.

Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes


No final do período curricular desta UC, o aluno deverá: 1. Saber utilizar as medidas de estatística descritiva na caracterização da distribuição empírica dos dados financeiros. 2. Conhecer e saber aplicar o modelo de regressão linear múltipla, a situações concretas. 3. Ser capaz de trabalhar com os packages informáticos mais importantes (EXCEL, R e RStudio). As sessões decorrerão sempre na sala de computadores.

Conteúdos Programáticos / Syllabus


1. Breve revisão da inferência estatística 2. Factos estilizados dos dados financeiros: assimetria, curtose e não normalidade 3. Modelo clássico de regressão linear. 4. Extensões do modelo clássico. Violação das hipóteses básicas - heteroscedasticidade, autocorrelação e multicolinearidade. 5. Outros tópicos - variáveis "dummy", modelos não lineares, modelos com variável dependente discreta, critérios de informação de Akaike (AIC) e de Schwarz (SBC), teste do rácio de verosimilhança, teste de Wald e teste do Multiplicador de Lagrange.

Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular units content dovetails with the specified learning outcomes


Esta "demonstração de coerência" decorre da interligação dos conteúdos programáticos com os objectivos de aprendizagem (OA), como a seguir se explicita: OA1 - 2. Factos estilizados dos dados financeiros: assimetria, curtose e não normalidade; OA2 - Pontos do programa: 3. a 5. OA3 - Todos

Avaliação / Assessment


O aluno deverá adquirir e/ou desenvolver competências de análise e síntese, de pesquisa, de crítica, de comunicação escrita e oral conforme os objectivos definidos. Serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME): 1. Expositivas (quadros teóricos de referência) 2. Participativas (análise e resolução de exercícios práticos) 3. Activas (trabalhos individuais e de grupo) 4. Experimentais (desenvolvimento e exploração de modelos em computador) 5. Auto-estudo. | A avaliação contínua dos alunos inclui: - Trabalho de grupo: 40%. - Um teste final que abarca toda a matéria com ponderação de 60% na nota final. Nas provas de avaliação escrita os alunos podem utilizar um formulário, as tabelas estatísticas e uma calculadora.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies


O aluno deverá adquirir e/ou desenvolver competências de análise e síntese, de pesquisa, de crítica, de comunicação escrita e oral conforme os objectivos definidos. Serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME): 1. Expositivas (quadros teóricos de referência) 2. Participativas (análise e resolução de exercícios práticos) 3. Activas (trabalhos individuais e de grupo) 4. Experimentais (desenvolvimento e exploração de modelos em computador) 5. Auto-estudo.

Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes


Metodologias de ensino-aprendizagem (MEA) 1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência. Objectivo de aprendizagem (0A): OA1 e OA2. 2. Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos. Objectivo de aprendizagem (0A): OA1 e OA2. 3. Activas, com realização de trabalhos individuais e de grupo. Objectivo de aprendizagem (0A): OA1 e OA2. 4. Experimentais, em laboratório, com desenvolvimento e exploração de modelos em computador. Objectivo de aprendizagem (0A): OA3. 5. Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas. Objectivo de aprendizagem (0A): Todos.

Observações / Observations


Bibliografia Principal / Main Bibliography


Wooldridge, Jeffrey (2012), Introductory Econometrics : A Modern Approach, Fifth edition. Cont, Rama (2001), Empirical properties of asset returns: stylized facts and statistical issues, Quantitative Finance, Vol. 1, 223-236. Curto, José Dias (2019), Mathematics in bullet points. Amazon. Curto, José Dias (2021), Econometrics and Statistics - over 100 problems with solution. Amazon. Curto, José Dias (2021), Estatística cm R: Aprenda fazendo. Edição de autor. https://diascurto.wixsite.com/sitedc

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography


Greene, William (2012), Econometric analysis, Prentice-Hall, Seventh edition. Pindyck,R. e Rubinfeld,D. (1998), "Econometric Models & Economic Forecasts" McGraw-Hill, N.York. Malkiel, B. (2007), "A Random Walk Down Wall Street", W.W. Norton, N. York. Gujarati, D. (2009), "Basic Econometrics", McGraw-Hill, N. York, Fifth edition. Johnston, J. e Dinardo, John (2000), "Métodos econométricos", McGraw-Hill, 4ª edição.

Data da última atualização / Last Update Date


2024-02-16