Econometria

Conhecimentos de Base Recomendados

Matemática para Economia e Gestão I; Matemática para Economia e Gestão II; Estatística para Economia e Gestão I; Estatística para Economia e Gestão II.

Métodos de Ensino

Aulas teórico-práticas: Procura adoptar-se uma estratégia indutiva, motivando os assuntos teóricos através de exercícios e aplicações práticas simples, frequentemente tratados com recurso a software econométrico. Antes de cada tópico do programa, indica-se aos alunos quais os capítulos do livro relevantes e disponibiliza-se na plataforma UCStudent material de apoio, síntese dos assuntos expostos em aula.

Resultados de Aprendizagem

Compreensão da noção de modelo de regressão, como aproximação da média condicional de uma variável dependente, dadas variáveis explicativas. Utilização correcta do método dos mínimos quadrados para estimar relações económicas e testar teorias económicas. Compreensão das suas condi-ções de utilização e respectivas propriedades estatísticas. Compreensão dos aspectos básicos da análise de regressão com dados seccionais e com da-dos temporais. Capacidade de modelizar e resolver problemas teórico-práticos e práticos simples, e de aplicar as técnicas expostas em contextos mi-croeconómicos e macroeconómicos simples, com utilização de software econométrico.

Estágio(s)

Não

Programa

Probabilidades e estatística

1 Introdução

2 Regressão com dados seccionais

2.1 Regressão simples. Exogeneidade. Forma funcional. Estimação. Propriedades algébricas de OLS. Modelo de Gauss-Markov (GM).

2.2 Regressão múltipla

2.2.1 Estimação. Função de regressão populacional. Interpretação dos parâmetros. Expressão matricial do modelo. Modelo GM; teorema de GM.

2.2.2 OLS: inferência estatística e previsão sob o modelo linear clássico (CLM).

2.2.3 OLS: propriedades assintóticas

2. 3 Variáveis explicativas dummy

2. 4 Heterocedasticidade. Noção, consequências para OLS e detecção. Estratégias de estimação e inferência.

2. 5 Forma funcional. Análise de especificação.

3 Regressão com dados temporais

3.1 Modelos GM e CLM, inferência. Tendência e sazonalidade.

3.2 OLS: propriedades assintóticas. Séries altamente persistentes. Testes de raízes unitárias. Modelos dinamicamente completos.

3.3 Autocorrelação. Noção, consequências para OLS e detecção. Estratégias de estimação e inferência.

Docente(s) responsável(eis)

José Maria Ruas Murteira

Métodos de Avaliação

Avaliação
Periódica ou por exame, a definir na ficha por edição: 100.0%

Bibliografia

Wooldridge, J., Introductory Econometrics, A Modern Approach, 7th Edition, South–Western, Cengage Learning