Currículo

Métodos de Avaliação de Projetos 02533

Contextos

Groupo: Escola de Gestão > Erasmus e Similares

Groupo: Escola de Gestão > Optativas > Departamento de Métodos Quantitativos para Gestão e Economia > 1º Ciclo

Groupo: Escola de Gestão > Erasmus e Similares

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

Após a frequência da UC, o aluno está habilitado a: 1. Caracterizar o projecto e eleger a técnica adequada para o avaliar; 2. Descrever a Metodologia de Simulação e adaptá-la à avaliação de um projecto; 3. Implementar um modelo de simulação para avaliar um projecto e interpretar os resultados; 4. Enumerar as características de um procedimento em Programação Dinâmica e adaptá-lo à avaliação de um projecto; 5. Implementar um procedimento em Programação Dinâmica para avaliar um projecto e interpretar os resultados; 6. Identificar os casos em que a Aproximação em Árvore Binomial pode ser útil para avaliar um projecto; 7. Implementar um procedimento em Árvore Binomial para avaliar um projecto e interpretar os resultados.

Programa

1. Introdução 1.1. Tipos de projectos de investimento; 1.2. Técnicas quantitativas usadas na avaliação de projectos. 2. Simulação de Monte Carlo (SMC) 2.1. Descrição da metodologia; 2.2. Implementação de um modelo de SMC; 2.2.1. Geração de números aleatórios; 2.2.2. Geração de observações aleatórias; 2.2.3. Validação do modelo; 2.3. Técnicas de redução da variância 2.3.1. Antithetic Variable Technique; 2.3.2. Exemplo; 2.4. Casos práticos recorrendo a software específico. 3. Programação Dinâmica (PD) 3.1. Introdução; 3.2. Características dos problemas de PD; 3.3. PD determinística; 3.4. PD probabilística; 3.5. Implementação de um modelo de PD; 3.6. Casos práticos recorrendo a software específico. 4. Aproximações em Árvore Binomial 4.1. Introdução; 4.2. Procedimento em Árvore Binomial usual; 4.3. Esquemas binomiais alternativos; 4.4. Casos práticos recorrendo a software específico.

Método de Avaliação

Avaliação Periódica: - 2 trabalhos de grupo (pesos: 25% e 25%) - 1 teste final (peso: 50%) Condições de Aprovação na Avaliação Periódica: - Assiduidade >= 2/3 das aulas - Teste final (classificação) >=7.5 valores Exame Final: para alunos que não optaram pela Avaliação Periódica ou que desistiram da Avaliação Periódica; se 7.5<= classificação do exame <9.5, os alunos podem realizar uma prova oral Aprovação na UC: Classificação Final maior ou igual a 10 valores. Caso Classificação Final >16.5, se considerado necessário, os alunos podem realizar uma prova oral (a falta de comparência à prova oral fixa a Classificação Final em 16 valores).

Carga Horária

Carga Horária de Contacto -

Trabalho Autónomo - 113.0

Carga Total -

Bibliografia

Principal

  • Hillier, Frederick S. e Lieberman, Gerald J, Introduction to Operations Research, 10th ed., 2015, McGraw-Hill, Uwe, G., Northcott, D. and Schuster, P., Investment Appraisal: Methods and Models, 2015, Springer, Peters, L., Real Options Illustrated, 2016, Springer, Rees, M., Principles of Financial Modelling: Model Design and Best Practices using Excel and VBA,, 2018, Wiley, Damodaran, Aswath, Investment Valuation: Tools and Techniques for determining the value of any asset, 2012, Wiley Finance, Anabela Costa, Lectures notes provided by the lecturer of Course., 2023, null, :

Secundária

  • Mun, J., Modeling Risk: Applying Monte Carlo RiskSimulation, Strategic Real Options, Stochastic Forecasting and Portfolio Optimization + Websit, 3rd ed., 2015, Wiley, Winston, Wayne L., Operations Research: Applications and Algorithms 4th ed., 2013, Duxbury Press, Chan, N. H., Wong, H. Y., Simulation Techniques in Financial Risk Management, 2nd ed., 2015, Wiley, Sniedovich, M., Dynamic Programming: Foundations and Principles, 2nd ed., 2010, CRC Press, Chelst, K. and Canbolat, Y. B., Value-Added Decision Making for Managers,, 2012, CRC Press, :

Disciplinas de Execução

2024/2025 - 1º Semestre

2019/2020 - 1º Semestre

2022/2023 - 2º Semestre

2023/2024 - 1º Semestre