Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information

Carga Horária / Course Load

Área científica / Scientific area

Econometria

Departamento / Department

Departamento de Métodos Quantitativos para Gestão e Economia

Ano letivo / Execution Year

2024/2025

Pré-requisitos / Pre-Requisites

Fundamentos de Econometria Métodos Econométricos

Objetivos Gerais / Objectives

Pretende-se que os alunos, no final da unidade curricular, sejam capazes de aplicar modelos econométricos lineares e não-lineares na análise de dados económico-financeiros temporais.

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, os alunos deverão: 1) Conhecer e utilizar modelos dinâmicos com variáveis estacionárias e não-estacionárias. 2) Conhecer e utilizar modelos multivariados. 3) Ser capaz de trabalhar com os programas R e RStudio.

Conteúdos Programáticos / Syllabus

1) Modelos dinâmicos, estacionariedade e raiz unitária. 2) Modelos VARMA. 3) Modelos GARCH univariados e multivariados. 4) Cointegração, quebras estruturais e modelos VECM.

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

O conteúdo programático 1. está relacionado com o OA1, porque, tendo em conta os dados disponíveis e os objetivos definidos, o aluno deve ser capaz de selecionar o modelo mais apropriado. Os conteúdos programáticos 3. e 4. estão relacionados com o OA3. Por último, depois de recorrerem ao software apropriado os alunos deverão ser capazes de interpretar e tirar conclusões sobre os resultados obtidos. Portanto, todos os conteúdos estão relacionados com o OA3.

Avaliação / Assessment

A avaliação processa-se em avaliação ao longo do semestre ou avaliação por exame. A avaliação ao longo do semestre é constituída por um trabalho de grupo (40%) e um teste (60%) que abarca toda a matéria e cuja nota terá de ser superior ou igual a 7.5 valores. A avaliação ao longo do semestre obriga a uma assiduidade mínima de 66.67% das aulas. A avaliação por exame consiste na realização de um exame com uma ponderação de 100%. No teste e no exame os alunos podem usar uma calculadora e todos os materiais disponibilizados pelo docente.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies

As metodologias de ensino incluem: Aulas Teóricas: Apresentação e discussão dos conceitos teóricos fundamentais de econometria e métodos quantitativos em geral. Aulas Práticas: Utilização do R/RStudio para realizar análises econométricas, permitindo aos alunos aplicar os conceitos teóricos em dados reais. Trabalho Autónomo: Leituras complementares, exercícios práticos e análise de casos empresariais. Tutoriais: Sessões de apoio individualizado para esclarecer dúvidas e orientar os alunos nas suas análises. Estas metodologias são articuladas com o Modelo Pedagógico do ISCTE-IUL, que promove a aprendizagem ativa e centrada no aluno. A combinação de teoria e prática garante que os alunos desenvolvam tanto o conhecimento conceptual quanto as habilidades práticas necessárias para aplicar métodos quantitativos nas suas carreiras profissionais.

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

As aulas teórico-práticas permitem a experimentação prática e a aplicação de conhecimentos, o que também implica trabalho autónomo por parte do estudante. è sugerido aos alunos que tragam o seu computador portátil para poderem tirar partido das metodologias propostas.

Observações / Observations

Bibliografia Principal / Main Bibliography

Wei, William W. S. (2019), Multivariate Time Series Analysis and Applications (Wiley Series in Probability and Statistics). Enders, W. (2014), Applied Econometric Time Series, 4th Edition, John Wiley & Sons. Francq, C., Zakoian, J-M., (2019), GARCH Models, Structure, Statistical Inference and Financial Applications, Second Edition, John Wiley & Sons Ltd. Ghysels, E., Marcellino, M., (2018), Applied economic forecasting using time series methods, Oxford University Press. Tsay, R.S., (2014), Multivariate Time Series Analysis, With R and Financial Applications, John Wiley & Sons, Inc. Campbell, J.Y., Lo, A.W. and MacKinlay, A.C. (1997), The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press: Princeton, NJ. Cochrane, J.H. (2005), Asset Pricing, Princeton University Press: Princeton, NJ. Professor's Lecture Notes, data and software notebooks/files.

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography

Curto, J. Dias (2021), Econometrics and Statistics - over 100 problems with solution. Amazon. Financial Econometrics: Brooks, C. (2019); Cuthbertson, K. (1996); Gourieroux, C. and Jasiak, J. (2001); Blake, D. (2001). Econometrics: Hayashi, F. (2000); Davidson, J. (2000); Greene, W. (2011).

Data da última atualização / Last Update Date

2024-07-01