Econometria

Código:

2M3E03

Sigla:

ECONM

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Economia

Ocorrência: 2023/2024 - 1S

Ativa?	Sim
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Economia da Empresa e da Estratégia

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MEEE	39	Plano de estudos	1	-	3	21	81

Língua de trabalho

Inglês
Obs.: Os materiais de apoio estão em língua inglesa

Objetivos

Pretende-se que os alunos dominem as principais técnicas para estimação de modelos lineares, nomeadamente mínimos quadrados, e variáveis instrumentais. Deverão também aprender a utilizar um software econométrico que lhes permita fazer aplicação prática dos conhecimentos adquiridos.

Resultados de aprendizagem e competências

Após a conclusão desta unidade curricular o estudante deverá ser capaz de interpretar corretamente trabalho empírico e saber identificar como e em que circunstâncias se justificam a utilização dos seguintes métodos para estimação de modelos lineares: 

1. OLS (Ordinary Least Squares)
2. GLS (Generalized Least Squares)
3. IV (Instrumental variables)

Para além disso o aluno deverá ser capaz de utilizar de forma correta software econométrico para estimação destes modelos.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

O curso pressupõe formação de base em Econometria ao nível da licenciatura.

Programa

1. O MODELO DE REGRESSÃO LINEAR

2. INTERPRETAÇÃO E COMPARAÇÃO DE MODELOS DE REGRESSÃO LINEAR

3. HETEROCEDASTICIDADE E AUTOCORRELAÇÃO

4. REGRESSORES ENDÓGENOS, VARIÁVEIS INSTRUMENTAIS E MÉTODO DOS MOMENTOS GENERALIZADO

Bibliografia Obrigatória

Marno Verbeek; A guide to modern econometrics. ISBN: 0-470-85773-0

Bibliografia Complementar

William H. Greene; Econometric analysis. ISBN: 978-0-273-75356-8
Owen Jones; Introduction to scientific programming and simulation using R. ISBN: 978-1-4200-6872-6

Observações Bibliográficas

Serão disponibilizados na área informática da u.c. notas de apoio sobre os principais tópicos do programa.

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

A unidade curricular recorre a duas metodologias de ensino complementares: aulas expositivas e sessões laboratoriais. Enquanto as primeiras se destinam a apresentar os modelos e as metodologias de estimação, as segundas adotam uma abordagem de tipo ‘hands-on’ que permite aos estudantes trabalhar diretamente com os dados, estimar os modelos e interpretar os resultados obtidos.

 

Software

R

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Teste	50,00
Trabalho prático ou de projeto	50,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	45,00
Frequência das aulas	21,00
Trabalho escrito	15,00
Total:	81,00

Obtenção de frequência

Os estudantes devem assistir a pelo menos 75% das aulas.

Fórmula de cálculo da classificação final

Média da classificação das duas componentes.
Exige-se uma pontuação mínima de 7.5 em cada componente.