Currículo

Análise e Modelos de Dados Financeiros 00500

Contextos

Groupo: FC - 2010 > 1º Ciclo > Especialização > Finanças > Optativas de Especialização > 2º Semestre

Groupo: FC - 2010 > 1º Ciclo > Especialização > Finanças > Optativas de Especialização > 1º Semestre

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

No final do período curricular desta UC, o aluno deverá: 1. Saber utilizar as medidas de estatística descritiva na caracterização da distribuição empírica dos dados financeiros. 2. Conhecer e saber aplicar o modelo de regressão linear múltipla a situações concretas. 3. Ser capaz de trabalhar com os packages informáticos mais importantes (EXCEL, R e RStudio).

Programa

1. Breve revisão da inferência estatística 2. Factos estilizados dos dados financeiros: assimetria, curtose e não normalidade 3. Modelo clássico de regressão linear. 4. Extensões do modelo clássico. Violação das hipóteses básicas - heteroscedasticidade, autocorrelação e multicolinearidade. 5. Outros tópicos - variáveis "dummy", modelos não lineares, modelos com variável dependente discreta, critérios de informação de Akaike (AIC) e de Schwarz (SBC), teste do rácio de verosimilhança, teste de Wald e teste do Multiplicador de Lagrange.

Método de Avaliação

A avaliação terá lugar ao longo do semestre ou em avaliação por exame. Os estudantes que optem por ser avaliados ao longo do semestre terão como elementos de avaliação um trabalho de grupo (40%) e um teste (60%), sendo que este teste englobará toda a matéria lecionada e que os estudantes terão de obter uma nota mínima de 7.5 valores para cálculo da nota final resultante da média ponderada das notas dos elementos de avaliação. A avaliação ao longo do semestre obriga a uma assiduidade mínima de 2/3 das aulas. A avaliação por exame consiste na realizção de um exame com uma ponderação de 100%.

Carga Horária

Carga Horária de Contacto -

Trabalho Autónomo - 113.0

Carga Total -

Bibliografia

Principal

  • Wooldridge, Jeffrey (2012), Introductory Econometrics : A Modern Approach, Fifth edition. Cont, Rama (2001), Empirical properties of asset returns: stylized facts and statistical issues, Quantitative Finance, Vol. 1, 223-236. Curto, José Dias (2019), Mathematics in bullet points. Amazon. Curto, José Dias (2021), Econometrics and Statistics - over 100 problems with solution. Amazon. Curto, José Dias (2021), Estatística com R: Aprenda fazendo. Edição de autor. https://diascurto.wixsite.com/sitedc:

Secundária

  • Greene, William (2012), Econometric analysis, Prentice-Hall, Seventh edition. Pindyck,R. e Rubinfeld,D. (1998), "Econometric Models & Economic Forecasts" McGraw-Hill, N.York. Malkiel, B. (2007), "A Random Walk Down Wall Street", W.W. Norton, N. York. Gujarati, D. (2009), "Basic Econometrics", McGraw-Hill, N. York, Fifth edition. Johnston, J. e Dinardo, John (2000), "Métodos econométricos", McGraw-Hill, 4ª edição. :

Disciplinas de Execução

2025/2026 - 2º Semestre

2010/2011 - 1º Semestre

2011/2012 - 1º Semestre

2012/2013 - 1º Semestre

2013/2014 - 1º Semestre

2014/2015 - 1º Semestre

2015/2016 - 1º Semestre

2016/2017 - 2º Semestre

2017/2018 - 2º Semestre

2018/2019 - 2º Semestre

2019/2020 - 2º Semestre

2020/2021 - 2º Semestre

2021/2022 - 2º Semestre

2022/2023 - 2º Semestre

2023/2024 - 2º Semestre

2024/2025 - 2º Semestre