Currículo

Técnicas Quantitativas de Avaliação de Projectos 00492

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

Após a frequência da Unidade Curricular, o aluno deve estar 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. Incorporar técnicas de redução da variância no modelo de simulação; 5. Enumerar as características de um procedimento em Programação Dinâmica e adaptá-lo à avaliação de um projecto; 6. Implementar um procedimento em Programação Dinâmica para avaliar um projecto e interpretar os resultados; 7. Identificar os casos em que a Aproximação em Árvore Binomial pode ser útil para avaliar um projecto; 8. 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 utilizadas 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. Stratified Sampling Technique; 2.3.2. Antithetic Variable Technique; 2.3.3. Exemplo; 2.4. Casos práticos. 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. 4. Aproximação em Árvore Binomial 4.1. Introdução; 4.2. Procedimento em Árvore Binomial usual; 4.3. Esquemas binomiais alternativos; 4.4. Casos práticos.

Método de Avaliação

1. Avaliação Contínua (AC): dois trabalhos (cada um com peso de 25%); um teste (peso: 50%; nota mínima: 8 valores); assiduidade mínima: 80% do total de aulas. 2. Exame Final: destinado a quem não optou pela AC ou que desistiu da mesma; se resultado está entre 8 e 10 valores, o aluno pode realizar uma prova oral (PO). Aprovação na UC: Se a classificação final (CF) for maior ou igual a 10 valores. Se CF for superior a 16, o aluno pode realizar uma PO - caso contrário, a CF será de 16 valores.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• 5. Elementos de apoio fornecidos pela docente da Unidade Curricular. / Elements of support provided by the lecturer of Course. 4. Damodaran, Aswath, Investment Valuation: Tools and Techniques for determining the value of any asset, Wiley Finance, 2012. 3. Huynh, H. T., Lai, V.S. and Soumare, I.; Stochastic Simulation and Applications in Finance with Matlab Programs, Wiley, 2009. 2. Winston, Wayne L.; Operations Research: Applications and Algorithms 3rd ed., Duxbury Press, 1994. 1. Hillier, Frederick S. and Lieberman, Gerald J.; Introduction to Operations Research, 9th ed., McGraw-Hill, 2009. :

Secundária

• 5. Bellman, R. E.; Dynamic Programming, Courier Dover Publications, 2003. 4. Dayananda, D., Irons, R., Harrison, S., Herbohn, J. and Rowland, P.; Capital Budgeting: Financial Appraisal of Investment Projects, Cambridge University Press, 2002. 3. Trigeorgis, L.; Real Options: Managerial Flexibility and Strategy in Resource Allocation, MIT Press, London, 2000. 2. Hull, J. C.; Options, Futures and other Derivatives Securities, fourth edition, Prentice-Hall International, Inc, 2000. 1. Dixit, A. K. and Pindyck, R. S. Investment under Uncertainty, Princeton University, New Jersey, 1994. :

Disciplinas de Execução

2010/2011 - 2º Semestre

2011/2012 - 1º Semestre

2013/2014 - 2º Semestre