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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  LE

Econometria II (1 º Sem 2017/2018)

Código: L0287
Acrónimo: L0287
Nível: 1º Ciclo
Estruturante: Sim
Língua(s) de Ensino: Português
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 54.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 1.0 h/sem 55.0 h/sem 95.0 h/sem 0.0 h/sem 150.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo 2017/2018
Pré-requisitos Econometria I
Objectivos O objectivo principal da disciplina é fornecer aos alunos conhecimentos numa série de tópicos da análise moderna da regressão linear, com especial enfoque em modelos com dados temporais. Neste sentido, é fundamental que o aluno saiba, de uma forma crítica e autónoma, aplicar esses mesmos conhecimentos ao desenvolvimento de projectos empíricos associados a modelos de natureza económica.
Programa 1. Revisão de Introdução à Econometria.
2. Introdução à regressão com séries temporais
2.1. Alguns conceitos em Time Series.
2.2. Autocorrelação nos erros e consequências para o OLS.
2.3. Testes.
2.4. Estimação robusta de V(b).
2.5. Estimação eficiente e o estimador FGLS.
2.6. Modelos com desfasamentos e modelos dinâmicos.
2.7. Testes de RU.
2.8. Cointegração e MMCE.
2.9. Previsão.
2.10. O Modelo ARCH.
3. Endogeneidade e estimação com variáveis instrumentais
3.1. Definição, consequências para o OLS.
3.2. O método das variáveis instrumentais e o estimador 2SLS.
3.3. Testes para a detecção de endogeneidade e sobre-identificação.
4. Modelos de escolha binária
4.1. Introdução.
4.2. O modelo probabilístico linear.
4.3. Os modelos Probit e Logit e sua estimação por ML.
4.4. O modelo Tobit.
5. Modelos com dados de painel.
5.1. Motivação.
5.2. Modelo e estimação de efeitos fixos.
5.3. O modelo de efeitos aleatórios.
5.4. Efeitos aleatórios versus efeitos fixos.
Processo de avaliação A aprovação na disciplina realiza-se por avaliação contínua ou exame final.
1. Avaliação contínua:
Teste #1 (35% da nota); Teste #2 (35% da nota); Trabalho de grupo (30% da nota).
Nota: Os alunos têm de ter uma assiduidade de pelo menos 80% das aulas
2. Exame final: Prova escrita (100% da nota).
Processo de ensino-aprendizagem Aulas expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência; Aulas participativas, com análise e resolução de exercícios de aplicação; Aulas experimentais, em laboratório, com desenvolvimento e exploração de modelos em computador; Activas, com realização de trabalhos de grupo.
Observações
Bibliografia básica Wooldridge, J.M. (2012), "Introductory Econometrics: A Modern Approach", 5th Ed., South Western Publishers.
Kennedy, P. (2008), "A Guide to Econometrics", 6th Ed., MIT Press.
Bibliografia complementar Arellano, M. (2003), "Panel Data Econometrics", Oxford University Press.
Griffiths, W.E., Hill, R.C. and Judge, G.G. (1993), "Learning and Practicing Econometrics", Wiley.
Gujarati, D.N. (2009), "Basic Econometrics", 5th Ed. McGraw-Hill.
Portugal, P. (1997), "Econometria: Exercícios", Schaum, McGraw-Hill de Portugal.
Ramanathan, R. (2001), "Introductory Econometrics with Applications", 5th Ed., South-Western College.
Stock, J.H. and Watson, M.W. (2006), "Introduction to Econometrics", 2nd Ed., Addison-Wesley.