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  >  MC

Análise da Informação Contabilística (1 º Sem 2018/2019)

Código: M8470
Acrónimo: M8470
Nível: 2º 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 3.0 0.0 h/sem 15.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 1.0 h/sem 16.0 h/sem 59.0 h/sem 0.0 h/sem 75.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo 2018/2019
Pré-requisitos Nenhum
Objectivos Apresentar aos alunos as principais técnicas de análise de dados multivariada utilizadas no estudo de fenómenos contabilísticos.
Programa CP1. O papel da estatística na análise de indicadores contabilísticos;
CP2. Análise da informação contabilística em artigos ?científicos?:
  CP2.1. Contabilidade financeira;
  CP2.2. Contabilidade de gestão;  
CP3. Análise estatística da informação contabilística:
  CP3.1. Análise de componentes principais;
  CP3.2. Análise de clusters: métodos hierárquicos e k-means;
  CP3.3. Métodos de previsão e classificação: regressão linear, regressão logística ou CART.
CP4. Aplicações no SPSS.
Processo de avaliação Avaliação periódica: trabalho de grupo (70%) e teste escrito individual (30%). Aprovação: a) mín. 9 valores em provas individuais; b) classificação final mín. 10 valores; e, c) assiduidade mínima de 2/3 das aulas. 2) Avaliação por exame (1ª época): teste escrito (100%), com classificação mínima 10 valores. 3) Avaliação por exame (2ª época): teste escrito (100%) com classificação mínima 10 valores. Escala: 0-20 valores.
Processo de ensino-aprendizagem Todas as aulas são teórico-práticas em laboratório de informática.Serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem:
ME1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência.
ME2. Participativas, com análise de artigos científicos.
ME3. Activas, com realização de trabalho de grupo
ME4. Experimentais, em laboratório, com desenvolvimento e exploração de?modelos?em computador
ME5. Auto-estudo, relacionado com o trabalho autónomo do aluno.
Observações
Bibliografia básica Folhas de apoio às aulas elaboradas pelo docente.

Doane, David P. e Seward, Lori E. (2008) Estatística Aplicada à Administração e à Economia, McGraw-Hill

Maroco, João (2007) Análise Estatística com utilização do SPSS, Edições Sílabo, 3ª Edição.

Reis, Elizabeth (2001) Estatística Multivariada Aplicada, Edições Sílabo, 2ª edição

Sousa, Andreia e Pereira, Samuel (2008) A Relevância da Informação na Gestão pela Qualidade, Revista Contabilidade e Gestão, N.6, p. 67-87.

Tomás, Alexandre, Major, Maria João e Pinto, José Castro (2008) Activity-Based Costing and Management (ABC/M) nas 500 Maiores Empresas em Portugal, Revista Contabilidade e Gestão, N.6, p. 33-66.

Bibliografia complementar Greene, William (2002) Econometric analysis, Prentice-Hall, Fourth edition.

Giudici, Paolo (2003) Applied Data Mining: Statistical Methods for Business and Industry, Wiley.

Johnston, J. e Dinardo, John (2000) Métodos econométricos, McGraw-Hill, 4ª edição.

Rocha, Miguel, Cortez, Paulo e Neves, José Maia (2008) Análise Inteligente de Dados, FCA.

Wooldridge, Jeffrey (2005) Introductory Econometrics : A Modern Approach.

StatSoft Electronic Book, http://www.statsoft.com/textbook/stathome.html

Visual Statistics Studio, http://www.visualstatistics.net/