Conteúdo / Main content

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	Os alunos devem frequentar as aulas semanalmente para perceber e para aprender os argumentos teóricos utilizados para obter os principais resultados de estimação e para se familiarizar com a interpretação de resultados para os exercícios / exemplos práticos selecionados. A classificação dos alunos corresponde à ponderação de Três Componentes de ensino-aprendizagem , como sejam a realização dum trabalho individual*Relatório escrito com ponderação de 25% na nota final a entregar na ultima aula do semestre ( ) e dois Testes, sendo que o 1ºteste se realiza no dia 12 Abril 2023, com ponderação na nota final de 35%; e o segundo teste a realizar em data proposta no final do semestre letivo pelo Diretor Curso, este Teste que corresponde ao 3º componente de avaliação, o seu peso terá uma ponderação de 40% na nota final.
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

Regente


	Vítor Manuel Ferreira Moutinho

Curso

Matemática e Aplicações

As cookies utilizadas neste sítio web não recolhem informação pessoal que permitam a sua identificação. Ao continuar está a aceitar a política de cookies.