| Código |
18203
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| Ano |
1
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| Semestre |
S2
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| Créditos ECTS |
6
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| Carga Horária |
TP(30H)
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| Área Científica |
Economia
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Objectivos de Aprendizagem |
- Estudar técnicas econométricas avançadas para analisar dados complexos relacionados com Economia Circular e da Energia.
-Aplicação de métodos econométricos para avaliar o impacto de políticas de Economia Circular e da Energia
-Aplicação de métodos econométricos para analisar os mercados de energia.
-Capacitar os estudantes para a utilização de técnicas de previsão em circular e da energia, sejam de curto, médio, longo ou muito longo prazos
- Capacidade de formulação e de interpretação de modelos, métodos e técnicas econométricas
-Capacitar os estudantes para a aplicação dos diferentes métodos com software (R)
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Conteúdos programáticos |
1. Análise descritiva de séries temporais: cronograma e identificação das componentes de uma série temporal (tendência, ciclo, sazonalidade, componente residual)
2. Métodos de alisamento: médias móveis, alisamento exponencial simples, duplo e triplo.
3. Modelos univariados: Metodologia Box-Jenkins e modelos ARIMA
4. Modelos multivariados VAR, VECM, Threshold-AR, Markov-Switching
5. Modelação heterocedasticidade condicional: caso univariado e multivariado.
6. Previsão de séries temporais com redes neurais autoregressivas.
7. Modelo de Diferenças em Diferenças
8. Modelo de Regressão Descontínua
9. Propensity Score Matching
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
O ensino é realizado com base em aulas teórico-práticas, em que após a transmissão dos conteúdos teóricos os alunos resolvem exercícios práticos para melhor assimilar os conceitos teóricos e desenvolver a capacidade de aplicação dos modelos. Na resolução de exercícios é dada primazia à utilização de dados reais com apoio de software econométrico adequado.
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Bibliografia principal |
Roth, Jonathan, et al (2022); What's Trending in Difference-in-Differences? A Synthesis of the Recent Econometrics Literature, Cornell University
Hrishikesh D Vinod (2022), Hands-on Intermediate Econometrics Using R: Templates for Learning Quantitative Methods and R Software (Second Edition), World Scientific Pub Co Inc
M. Hashem Pesaran (2015), Time Series and Panel Data Econometrics, Oxford Verbeek, M. (2018), A Guide to Modern Econometrics, 5th Ed., Wiley.
Gertler, Paul J., et al.(2016) Impact Evaluation in Practice, World Bank Group
Charles S. Reichart (2019) Quasi-Experimentation: A Guide to Design and Analysis (Methodology in the Social Sciences), The Guilford Press
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| Língua |
Português
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