Econometria para Economia e Finanças II

Conhecimentos de Base Recomendados

Econometria Avançada I.

Métodos de Ensino

A metodologia de ensino será à base de aula teórico-práticas presenciais onde se verifica a apresentação dos resultados teóricos associados a esta unidade curricular, nomeadamente com a apresentação de teoremas relacionados com os modelos e os métodos de estimação abordados.

A adicionar à exposição em aula os alunos terão de resolver trabalhos individuais em casa para aprofundar os conhecimentos obtidos em aula.

Resultados de Aprendizagem

Elencar os principais pressupostos de cada método de estimação do programa;
Descrever as principais propriedades dos diferentes métodos;
Demonstrar as propriedades e os teoremas mais importantes;
Identificar os Métodos Econométricos adequados às diferentes análises empíricas realizadas em Economia;
Desenhar e desenvolver estratégias que permitam adaptar os métodos estudados a problemas concretos que sempre se enfrenta em aplicações práticas;
Aplicar os métodos estudados à análise de dados económicos.

Estágio(s)

Não

Programa

Modelos de Séries Temporais: Processos estocásticos estacionários univariados; Processos estocásticos não estacionários; Modelos de séries cronológicas multivariadas (VAR, SVAR e VECM); Previsão e Projeções Locais; Modelos não lineares de séries temporais.

Variável dependente discreta e limitada: Modelos de resposta binários; Modelos de escolha multinomial (não ordenados e ordenados); Modelos para dados censurados e truncados; Seleção da amostra.

Tópicos avançados sobre modelos de dados de painel: Efeitos fixos de alta dimensão; Endogeneidade e variáveis instrumentais em modelos de dados em painel; Modelos dinâmicos; Dependência cruzada; Estacionariedade e Cointegração; Os Modelos de Mean Group (MG) e Pooled Mean Group (GPM).

Docente(s) responsável(eis)

Pedro André Ribeiro Madeira Cerqueira

Métodos de Avaliação

Avaliação
Projecto: 25.0%
Resolução de problemas: 25.0%
Exame: 50.0%

Bibliografia

Arellano, M. (2003). Panel Data Econometrics. Oxford University Press: New York.

Cameron, A. Colin and Trivedi, Pravin K. (2005). Microeconometrics: Methods and Applications. Cambridge University Press: New York.

Davidson, Russell and Mackinnon, J. G. (2004). Econometric theory and methods. New York: Oxford University Press.

Greene, W. (2011). Econometric Analysis, 7th Ed. Prentice Hall.

Hamilton, J. D. (1994). Time Series Analysis, Prentice-Hall.

Hansen, B. E. (2021), Econometrics, University of Wisconsin, unpublished

Jordà, Ò. (2023). Local projections for applied economics. Annual Review of Economics, 15(1), 607-631.

Lutkepohl, H. (2007), New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer.

Roodman (2009), “How to Do xtabond2: An Introduction to Difference and System GMM in Stata”, Stata Journal 9(1): 86–136.

Wooldridge, J. M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data, 2nd Ed. Cambridge, Mass.: MIT Press.