Conteúdo / Main content
Menu Rodapé
  1. Início
  2. Cursos
  3. Matemática e Aplicações
  4. Econometria II

Econometria II

Código 14810
Ano 3
Semestre S2
Créditos ECTS 6
Carga Horária TP(60H)
Área Científica Economia
Tipo de ensino Teórico-prático.
Estágios Não aplicável.
Objectivos de Aprendizagem - Aprofundar o conhecimento de matérias econométricas essenciais para a realização de trabalhos de natureza teórica e empírica, sejam eles baseados em dados temporais .
- Saber aplicar as mais recentes técnicas econométricas na análise de diversos problemas de índole económica e financeira.
- Desenhar e desenvolver estratégias que permitam adaptar os métodos estudados a problemas concretos que sempre se enfrenta em aplicações práticas, tais como por exemplo, falta de dados, dados com ruído, problemas de endogeneidade, correlações espúrias
Conteúdos programáticos 1.. Autocorrelação
1.1. Natureza do problema
1.2. O processo auto-regressivo de 1ª ordem
1.3. Testes de detecção: de Durbin-Watson, de Breusch-Godfrey
1.4. Métodos de estimação
2. Modelos com Variáveis Desfasadas
2.1. Modelos de desfasamentos distribuídos
2..2. Transformação de Koyck
2..3. Modelos de ajustamento parcial
2.4. Modelos de expectativas adaptativas
2.5. Estimação de modelos auto-regressivos
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; Aplicações e casos de estudo
Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação Aula de exposição teórica inicial com aplicação imediata do que se ensinou essencialmente com recurso a material informático. Esta unidade curricular tem uma forte componente de aplicação de modelos com recurso à folha de cálculo e a software econométrico (EVIEWS, Stata e Gretl), devido à complexidade dos modelos estudados. A aplicação dos modelos a casos reais com dados reais é sempre uma preocupação, de forma a mostrar a utilidade e importância dos modelos para a mensuração de aspetos do dia a dia.
Bibliografia principal Principal:
Asteriou, Dimitrios e Hall, Stephen G., Applied Econometrics, Palgrave Macmilan, 3rd Ed., 2015.
Baltagi, Badi H., Econometric Analysis of Panel Data, John Wiley & Sons, 5th edition, 2013.

Recomendada/ Recommended
Armstrong, J. Scott, Illusions in regression analysis, in International Journal of Forecasting, Vol. 28, No. 3, July–September 2012, pp 689-694.
Greene, William H., Econometric Analysis, Global Edition Pearson Higher Education, 8th edition, 2020.
Wooldridge, Jeffrey, Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, The MIT Press, 2nd edition, 2010.
Wooldridge, J.M. (2015), "Introductory Econometrics: A Modern Approach", 6th Ed., South Western
Davidson, R. and J.G. MacKinnon (2003), Econometric Theory and Methods, Oxford University Press.
Greene, W. (2011), Econometric Analysis, Pearson (7th Edition)Publishers.

Língua Português
Data da última atualização: 2023-03-09
As cookies utilizadas neste sítio web não recolhem informação pessoal que permitam a sua identificação. Ao continuar está a aceitar a política de cookies.