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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  MMF

Econometria dos Mercados Financeiros (1 º Sem 2019/2020)

Código: M7606
Acrónimo: M7606
Nível: 2º Ciclo
Estruturante: Não
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 30.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 30.0 h/sem 138.0 h/sem 0.0 h/sem 168.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo 2019/2020
Pré-requisitos Estatística
Objectivos Pretende-se que os alunos, no final da unidade curricular, sejam capazes de aplicar métodos econometricos univariados e multivariados a problemas concretos de mercados financeiros.
Os objectivos principais são: explicar o conteudo de forma clara e lógica, escerver documentos com uma aparência professional, ser apto de formular ideias e conclusões, dar uma sequencia lógica a informação, debater ideias e utilizar de forma efectiva um software específico.
Programa 1. Introdução
2. Revisão de Conceitos Básicos de Estatística e Probabilidades
3. Regressão
3.1. Regressão linear simples e múltipla
3.2. Métodos de estimação: máxima verosimilhança e GMM (generalized method of moments)
4. Modelos estacionários e não-estacionários univariados
4.1. Estacionariedade e Testes de raízes unitárias
4.2. Modelos ARMA/ARIMA
5. Modelos de heteroscedasticidade condicionada e volatilidade:  ARCH/GARCH
6. Modelos estacionários e não-estacionários multivariados
6.1. Modelos dinâmicos de equações simultâneas
6.2. Modelos multivariados -- VAR (Vector auto-regression)
6.3. Causalidade de Granger e Cointegração
6.4. Modelos VECM (vector error correction models) e Método de Johansen
7. Aplicações e casos de estudo
8. Software: Python e Eviews
Processo de avaliação A avaliação processa-se em 2 épocas: Normal e Recurso. Na Época Normal, os alunos que optem pela avaliação periódica, terão de ter uma assiduidade de 2/3 das aulas e serão avaliados por:
a) Trabalho de grupo,50%.
b) Exame final,50%, e com nota mín de 8 val.
Obterão aprovação os alunos que têm uma nota final >= a 10 val.
Exame de Recurso nas seguintes condições: Alunos que não obtiveram aprovação na 1ª Época; Para melhoria de nota.
Processo de ensino-aprendizagem O aluno deverá adquirir e/ou desenvolver competências de análise e síntese, de pesquisa, de crítica, de comunicação escrita e oral em conformidade com os objectivos definidos.
Para a aquisição destas competências serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME):
1. Expositivas
2. Participativas
3. Activas
4. Experimentais
5. Auto-estudo.
Observações
Bibliografia básica 1. Brooks, C., (2019), Introductory econometrics for finance, 4nd ed., Cambridge University Press.
2. Mills, T., (2019), Applied Time Series Analysis: A Practical Guide to Modeling and Forecasting, Academic Press, Elsevier Inc.
3. Yves Hilpisch (2018),  Python for Finance, 2nd Edition, O'Reilly Media, Inc.
Bibliografia complementar 1. Juselius, K., (2006), The Cointegrated VAR Model: Methodology and Applications, Oxford University Press.
2. James Ma Weiming, (2019), Mastering Python for Finance: Implement advanced state-of-the-art financial statistical applications using Python, 2nd Edition, Packt Publishing.
3. William H. Greene, (2018), Econometric Analysis, 8th Edition, Pearson.