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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  MMF  >  Matemática Financeira  >  Currículo  >  Econometria dos Mercados Financeiros

Mestrado em Matemática Financeira (ISCTE/FCUL)

Plano curricular Matemática Financeira


Econometria dos Mercados Financeiros (M7606)

Contextos

Grupo: Matemática Financeira > 2.º Ciclo > Unidades Curriculares Obrigatórias

Período: 2º Ano, 1º Semestre

Créditos ECTS

6.0

Tipo de ensino

Ensino presencial

Língua(s) de Ensino

Português

Pré-requisitos

Estatística

Objectivos Gerais

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.

Objectivos de Aprendizagem

A unidade curricular dedica-se ao ensino de métodos econométricos para estimação de parâmetros e modelização de séries temporais. Consta de métodos clássicos e modernos de econometria, aplicados, em particular, na resolução de problemas que surgem em finanças.

No final do período curricular desta UC, o aluno deverá:

1. Conhecer e saber aplicar o modelo de regressão linear simples/ múltipla, a situações concretas.
2. Conhecer e saber aplicar os modelos ARMA/ARIMA, a situações concretas.
3. Conhecer e saber aplicar os modelos ARCH/GARCH, a situações concretas
4. Conhecer e saber aplicar os modelos VAR/VECM, a situações concretas
5. Ser capaz de trabalhar com os packages informáticos mais importantes (MATLAB e EVIEWS):
As sessões decorrerão sempre na sala de computadores.


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: Eviews 5 e Matlab 7

Processo de avaliação

A avaliação processa-se em 2 épocas: Normal e de Recurso. Na Época Normal, os alunos que optem pela avaliação contínua, terão de ter uma assiduidade de 80% 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.
Ao exame de Recurso podem aceder os alunos nas seguintes condições:
Que não obtiveram aprovação na 1ª Época;
Para efeitos de 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.

Bibliografia

Básica

1. Heij, C., de Boer, C, Franses, P.H., Kloek, T and van Dijk, H, (2004), Econometric Methods with Applications in Business and Economics, Oxford University Press.
2. Brooks, C., (2008), Introductory econometrics for finance, 2nd ed., Cambridge University Press.
3. Wooldridge, J.M. (2009), Introductory Econometrics. A Modern Approach, Thomson South-Western.
4. Mills, T.C., and Markellos, R.N., (2008), The Econometric Modelling of Financial Time Series, Cambridge University Press.
5. Kozhan, R., (2009), Financial Econometrics with Eviews, Textbooks for Students, www.bookboon.com.


Complementar

1. Koop, G., (2006), Analysis of financial data, John Wiley & Sons Ltd.
2. Juselius, K., (2006), The Cointegrated VAR Model: Methodology and Applications, Oxford University Press.
3. Clements, M.P., and Hendry, D.F., (1999), Forecasting Non-stationary Economic Time Series, MIT Press, Cambridge.
4. Maddala, G.S., and Kim, I.M., (1999), Unit Roots, Cointegration and Structural Change, Cambridge University Press.