Currículo

Métodos de Avaliação de Projetos 02533

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

Após a frequência da UC, o aluno está habilitado a: OA1. Caracterizar o projeto e eleger a metodologia adequada para o avaliar; OA2. Descrever a Metodologia de Simulação e adaptá-la à avaliação de um projeto; OA3. Implementar no computador um modelo de simulação para avaliar um projeto e interpretar os resultados; OA4. Enumerar as características de um procedimento em Programação Dinâmica e adaptá-lo à avaliação de um projeto; OA5. Implementar no computador um procedimento em Programação Dinâmica para avaliar um projeto e interpretar os resultados; OA6. Identificar os casos em que a Aproximação em Árvore Binomial pode ser útil para avaliar um projeto; OA7. Implementar um procedimento em Árvore Binomial para avaliar um projeto 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. 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

A avalição da Unidade Curricular pode ser feita recorrendo à Avaliação ao Longo do Semestre ou à Avaliação por Exame. Avaliação ao Longo do Semestre : - 1 trabalho de grupo (peso: 30%) - 1 exercício individual realizado em aula (peso: 20%) - 1 teste final (peso: 50%) Condições de Aprovação na Avaliação ao Longo do Semestre: - Exercício individual (classificação) >=7.5 valores - Teste final (classificação) >=7.5 valores Avaliação por Exame Final (100%): para alunos que não optaram pela Avaliação ao Longo do Semestre ou que desistiram da Avaliação ao Longo do Semestre. 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). Em ambas as formas de avaliação poderá ser necessário realizar uma prova oral. Escala: 0-20 valores

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• - Damodaran, A. (2025). Investment Valuation: Tools and Techniques for determining the value of any asset, 4th Ed. Wiley. - Dormann, Carsten F.; Ellison, Aaron M. (2025). Statistics by Simulation: A Synthetic Data Approach, Princeton University Press. - Hillier, Frederick S. e Lieberman, Gerald J. (2021). Introduction to Operations Research, 11th Ed. McGraw-Hill. - Rees, M. (2018). Principles of Financial Modelling: Model Design and Best Practices using Excel and VBA, Wiley. - Taha, Handy A. (2023). Operations Research: An Introduction, 11th Ed. Pearson.:

Secundária

• - Chan, N. H., Wong, H. Y. (2015). Simulation Techniques in Financial Risk Management, 2nd Ed. Wiley. - Costa, A. (2025). Lectures notes provided by the lecturer of Course. - Mun, J. (2015). Modeling Risk: Applying Monte Carlo Risk Simulation, Strategic Real Options, Stochastic Forecasting and Portfolio Optimization, 3rd Ed., Wiley. - Winston, Wayne L. (2013). Operations Research: Applications and Algorithms 4th Ed., Duxbury Press.:

Disciplinas de Execução

2025/2026 - 1º Semestre

2024/2025 - 1º Semestre