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

2023/2024

Pré-requisitos / Pre-Requisites

Econometria I

Objetivos Gerais / Objectives

O objectivo principal da disciplina é fornecer aos alunos conhecimentos numa série de tópicos da análise moderna da regressão linear, com especial enfoque em modelos com dados temporais. Neste sentido, é fundamental que o aluno saiba, de uma forma crítica e autónoma, aplicar esses mesmos conhecimentos ao desenvolvimento de projectos empíricos associados a modelos de natureza económica.

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

1. Conhecimento e compreensão das técnicas de modelação introdutórias mais relevantes para dados temporais, nomeadamente a regressão linear, testes de estacionaridade e cointegração. 2. Conhecimento e compreensão das técnicas de modelação introdutórias mais relevantes, nomeadamente para dados em painel, escolha limitada e endogeneidade 3. Capacidade de mobilizar fontes estatísticas e métodos empíricos e aplicação das técnicas estatísticas e econométricas relevantes na análise dos fenómenos, dos problemas e das políticas económicas para dados temporais. 4. Capacidade de estudar o impacto das medidas de política económica e de choques exógenos através da análise previsional e de inferência a partir de modelos econométricos que procuram representar a realidade para dados temporais, em painel e escolha limitada. 5. Capacidade de trabalhar em grupo e elaborar argumentos fundamentados teórica, lógica e factualmente e de os comunicar a outrem.

Conteúdos Programáticos / Syllabus

1. Revisão de Introdução à Econometria. 2. Introdução à regressão com séries temporais 2.1. Alguns conceitos em Time Series. 2.2. Autocorrelação nos erros e consequências para o OLS. 2.3. Testes. 2.4. Estimação robusta de V(b). 2.5. Estimação eficiente e o estimador FGLS. 2.6. Modelos com desfasamentos e modelos dinâmicos. 2.7. Testes de RU. 2.8. Cointegração e MMCE. 2.9. Previsão. 2.10. O Modelo ARCH. 3. Endogeneidade e estimação com variáveis instrumentais 3.1. Definição, consequências para o OLS. 3.2. O método das variáveis instrumentais e o estimador 2SLS. 3.3. Testes para a detecção de endogeneidade e sobre-identificação. 4. Modelos de escolha binária 4.1. Introdução. 4.2. O modelo probabilístico linear. 4.3. Os modelos Probit e Logit e sua estimação por ML. 4.4. O modelo Tobit. 5. Modelos com dados de painel. 5.1. Motivação. 5.2. Modelo e estimação de efeitos fixos. 5.3. O modelo de efeitos aleatórios. 5.4. Efeitos aleatórios versus efeitos fixos.

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: 1. Revisão de Introdução à Econometria; 2. Introdução à regressão com séries temporais; OA2: 3. Endogeneidade e estimação com variáveis instrumentais; 4. Modelos de escolha binária; 5. Modelos com dados de painel OA3: 2. Introdução à regressão com séries temporais OA4: Todos os pontos do programa, excepto o primeiro OA5: 2. Introdução à regressão com séries temporais

Avaliação / Assessment

A aprovação na disciplina realiza-se por avaliação periódica ou exame final. 1. Avaliação periódica: Teste #1 (35% da nota); Teste #2 (35% da nota); Trabalho de grupo (30% da nota). Notas: A média das notas nos Testes #1 e #2 deve ser no mínimo de 7.5. É exigida uma assiduidade mínima de 2/3 das aulas. 2. Exame final: Prova escrita (100% da nota).

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies

Aulas expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência; Aulas participativas, com análise e resolução de exercícios de aplicação; Aulas experimentais, em laboratório, com desenvolvimento e exploração de modelos em computador; Activas, com realização de trabalhos de grupo.

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 metodologias de ensino-aprendizagem vizam o desenvolvimento das principais competências de aprendizagem dos alunos que permitam cumprir com cada um dos objectivos de aprendizagem (OA). A interligação entre os mesmos é como a seguir se explicita: OA1: Aulas expositivas; Aulas participativas OA2: Aulas expositivas; Aulas participativas OA3: Aulas experimentais; Aulas activas OA4: Aulas participativas; Aulas experimentais; Aulas activas OA5: Aulas activas

Observações / Observations

Bibliografia Principal / Main Bibliography

Wooldridge, J.M., Introductory Econometrics: A Modern Approach, 2020, 7th Ed., Cengage, Stock, J.H. and Watson, M.W., Introduction to Econometrics, 2019, 4nd Ed., Pearson,

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography

Kennedy, P., A Guide to Econometrics, 2008, 6th Ed., MIT Press, Arellano, M., Panel Data Econometrics, 2003, Oxford University Press, Griffiths, W.E., Hill, R.C. and Judge, G.G., Learning and Practicing Econometrics, 1993, Wiley, Gujarati, D.N., Basic Econometrics, 2009, 5th Ed. McGraw-Hill, Portugal, P., Econometria: Exercícios, 1997, Schaum, McGraw-Hill de Portugal, Ramanathan, R., Introductory Econometrics with Applications, 2001, 5th Ed, South-Western College,

Data da última atualização / Last Update Date

2024-06-17