Aviso: Se está a ler esta mensagem, provavelmente, o browser que utiliza não é compatível com os "standards" recomendados pela W3C. Sugerimos vivamente que actualize o seu browser para ter uma melhor experiência de utilização deste "website". Mais informações em webstandards.org.

Warning: If you are reading this message, probably, your browser is not compliant with the standards recommended by the W3C. We suggest that you upgrade your browser to enjoy a better user experience of this website. More informations on webstandards.org.

Sub Menu
ISCTE-IUL  >  Ensino  >  ME

Métodos Econométricos II (2 º Sem 2019/2020)

Código: 03422
Acrónimo: 03422
Nível: 2º Ciclo
Estruturante: Sim
Língua(s) de Ensino: Português, Inglês
Língua(s) amigável(is):
Ser English-friendly ou qualquer outra língua-friendly, significa que a UC é leccionada numa língua mas que se pode verificar qualquer uma das seguintes condições:
1. Existem materiais de apoio em língua inglesa/outra língua;
2. Existem exercícios, testes e exames em língua inglesa/outra língua;
3. Existe a possibilidade de se apresentar trabalhos escritos ou orais em língua inglesa/outra língua.
1 6.0 0.0 h/sem 30.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 1.0 h/sem 31.0 h/sem 119.0 h/sem 0.0 h/sem 150.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo 2019/2020
Pré-requisitos Métodos de Econometria I
Objectivos Pretende-se que os alunos, no final da unidade curricular, sejam capazes de aplicar os métodos econométricos mais apropriados na análise de dados temporais de natureza macroeconómica.
Programa P1. Introdução
1.1 Exemplos de dados temporais em Economia
1.2 Principais propriedades de series temporais
P2. O Modelo Autoregressivo Vectorial (VAR)
2.1 Especificação, Estimação e Inferencia
2.2 Causalidade à Granger e Função Impulso-Resposta
2.3 Decomposição de Variância
2.4 Previsão
2.5 VARs estruturais
P3. Raiz Unitária e Cointegração
3.1 Testes de Estacionaridade
3.2 Cointegração numa única equação
3.3 Cointegração em modelos vectoriais
P4. Modelos de Volatilidade
4.1 Volatilidade Simétrica
4.2 Volatilidade Assimétrica
P5. Modelos Não-Lineares
5.1. Modelos TAR
5.2. Modelos STAR
5.3. Modelos Markov-Switching
P6. Aplicações a Modelos Macroeconómicos
6.1. A Procura de Moeda
6.2. A Curva de Phillips
6.3. Retorno de Ativos
Processo de avaliação A avaliação processa-se em Avaliação Periódica ou Avaliação por Exame. A avaliação periódica é constituída por um trabalho de grupo (50%) e o exame final (50%). Para ser aprovado, o aluno tem de cumprir os seguintes critérios: i) média ponderada superior a 9,5/20; ii) nota no exame final superior a 7,5/20. A avaliação por exame consiste na realização de um exame com uma ponderação de 100%.
Processo de ensino-aprendizagem São utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (MEA):
MEA1. Expositivas, para apresentação dos modelos, métodos e testes de referência;
MEA2. Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos baseados em dados reais;
MEA3. Activas, com realização de um trabalho de investigação individual;
MEA4. Experimentais, em laboratório, com desenvolvimento e exploração de modelos utilizando software econométrico;
MEA5. Auto-estudo, com trabalho autónomo por parte do aluno.
Observações -
Bibliografia básica Enders, W. (2014), "Applied Econometric Time Series", 4th Edition, John Wiley & Sons..
Bibliografia complementar Franses, P.H. (2014), "Time series models for business and economic forecasting", 2nd Edition, Cambridge University Press.
Franses, P.H. and van Dick, D. (2000), "Non-Linear Time Series Models in Empirical Finance", Cambridge University Press
Hamilton, J. (1994), "Time Series Analysis", Princeton University Press.
Lütkepohl, H. (2005), ?New Introduction to Multiple Time Series Analysis?, Springer-Verlag Berlin Heidelberg
Patterson, K. (2000), ?An Introduction to Applied Econometrics: A Time Series Approach?, Palgrave.