Currículo
Econometria dos Mercados Financeiros M7606
Contextos
Groupo: Matemática Financeira > 2º Ciclo > Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
A unidade curricular dedica-se ao ensino de métodos econométricos para estimação de parâmetros e modelização de séries temporais. Consta de métodos clássicos e modernos de econometria, aplicados, em particular, na resolução de problemas que surgem em finanças. No final do período curricular desta UC, o aluno deverá: 1. Conhecer e saber aplicar o modelo de regressão linear simples/ múltipla, a situações concretas. 2. Conhecer e saber aplicar os modelos ARMA/SARIMAX, a situações concretas. 3. Conhecer e saber aplicar os modelos ARCH/GARCH, a situações concretas 4. Conhecer e saber aplicar os modelos VAR/VECM, a situações concretas 5. Conseguir trabalhar com os packages informáticos mais importantes As sessões decorrerão sempre com uso de computadores.
Programa
1. Introdução 2. Regressão 2.1. Correlação e causalidade 2.2. Regressão linear simples e múltipla 2.3. Métodos de estimação e diagnóstico. Pressupostos dos resíduos. 3. Modelos estacionários e não-estacionários univariados 3.1. Estacionariedade e Testes de raízes unitárias 3.2. Modelos ARMA/ARIMA 4. Modelos de heteroscedasticidade condicionada e volatilidade: ARCH/GARCH 5. Modelos estacionários e não-estacionários multivariados 5.1. Modelos multivariados -- VAR (Vector auto-regression) 5.2. Causalidade de Granger e Cointegração, 5.3. Modelos VECM (vector error correction models) e Método de Johansen 6. Aplicações e casos de estudo
Método de Avaliação
Avaliação ao longo do semestre: a) Trabalho de grupo (40%) b) Teste individual (60%) Nota mínima de 8,5 valores em cada componente de avaliação. A avaliação ao longo do semestre exige a presença em pelo menos 2/3 das aulas. Avaliação por exame (100%).
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 136.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- 1. Brooks, C., (2019), Introductory econometrics for finance, 4nd ed., Cambridge University Press. 2. Tan, R, and Brooks, C. (2019), Python guide to accompany Introductory econometrics for finance, 4nd ed., Cambridge University Press. 3. Huang, C., and Petukhina, A., (2022), Applied time series analysis and forecasting with Python, Springer.:
Secundária
- 1. Juselius, K., (2006), The Cointegrated VAR Model: Methodology and Applications, Oxford University Press. 2. Lewinson, E. (2023), Python for finance cookbook, 2nd ed., Packt. 3. Various Papers: