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: - Assiduidade >= 2/3 das aulas - 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

• Hillier, Frederick S. e Lieberman, Gerald J, Introduction to Operations Research, 11th ed., 2021 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.:

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. Anabela Costa, Lectures notes provided by the lecturer of Course, 2024/ 25.:

Disciplinas de Execução

2024/2025 - 1º Semestre

2025/2026 - 1º Semestre

2019/2020 - 1º Semestre

2022/2023 - 2º Semestre

2023/2024 - 1º Semestre