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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  LG

Métodos de Previsão (2 º Sem 2018/2019)

Código: L0109
Acrónimo: L0109
Nível: 1º Ciclo
Estruturante: Não
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 36.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 1.0 h/sem 37.0 h/sem 113.0 h/sem 0.0 h/sem 150.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo 2018/2019
Pré-requisitos Estatística
Objectivos O objectivo principal é adiquirir o conhecimento e a experiência necessários para obter boas previsões para amostras de dados univariados e multivariados.
Programa 1.Introdução
1.1 As necessidades e a importância da previsão na empresa.
1.2 Os vários métodos de previsão.
1.3 A escolha do método de previsão, condicionantes e critérios.
2. Modelos causais
2.1 Modelo clássico de regressão linear.
2.2 Extensões do modelo clássico. Violação das hipóteses básicas - heteroscedasticidade, autocorrelação e multicolinearidade.
2.3 Outros tópicos - variáveis dummy, modelos não lineares, critérios de informação de Akaike (AIC) e de Schwarz (SBC), teste do rácio de verosimilhança, teste de Wald e teste do Multiplicador de Lagrange.
3. Modelos de sucessões cronológicas
3.1 Métodos de decomposição.
3.2 Métodos de alisamento.
3.3 Modelos autoregressivos e de médias móveis. A técnica de Box-Jenkins.
Processo de avaliação A avaliação periódica inclui a realização de:
- um teste escrito individual (35%);
- um trabalho individual (35%);
- um trabalho de grupo (3 a 4 elementos) (30%).

A avaliação periódica exige a presença em, pelo menos, 80% das aulas. O aluno é aprovado caso obtenha classificação média final mínima de 10 valores, desde que não tenha menos de 7.5 em cada uma das componentes.

A avaliação poderá ser feita através de exame final.  
Processo de ensino-aprendizagem Ao longo do período lectivo, o aluno deverá adquirir e/ou desenvolver competências de análise e síntese, de pesquisa, de crítica, de comunicação escrita e oral, no âmbito desta UC e 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 Os alunos abrangidos pelo 'Regulamento Interno para Estudantes com Estatutos Especiais' deverão contactar o docente da UC, ou o Coordenador da mesma, na primeira semana de aulas de cada semestre, com vista ao enquadramento dos processos de aprendizagem e avaliação na UC.
Bibliografia básica Brockwell, P.J. & R. A. Davis (2002), Introduction to Time Series and Forecasting, New York: Springer.
Hair, Jr., J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2006). Multivariate Data Analysis (6th ed.). Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall.
Bibliografia complementar Gujarati, D. - Basic Econometrics, McGraw-Hill, N. York 1995 (3ªEd.)
Greene, William (2002), Econometric analysis, Prentice-Hall, Fourth edition.
Johnston, J. e Dinardo, John (2000), Métodos econométricos, McGraw-Hill, 4ª edição.
Makridakis, S. e Wheelwright,S. - Forecasting Methods for Management J.Wiley, N.York 1989
Wooldridge, Jeffrey (2005), Introductory Econometrics : A Modern Approach.
Sherden, W., The Fortune Sellers: The Big Business of Buying and Selling Predictions, J. Wiley & Sons, N. York 1998.
Pindyck,R. e Rubinfeld,D. - Econometric Models & Economic Forecasts
McGraw-Hill, N.York 1991.