Forecasting

Ano
1
Ano lectivo
2024-2025
Código
02027447
Área Científica
Economia
Língua de Ensino
Português
Outras Línguas de Ensino
Inglês
Modo de Ensino
Presencial
Créditos ECTS
6.0
Tipo
Opcional
Nível
2º Ciclo - Mestrado

Conhecimentos de Base Recomendados

É desejável que estejam familiarizados com a terminologia económica, estatística e econométrica. É desejável que tenham conhecimentos básicos de estatística e econometria. A facilidade na utilização de programas informáticos (em especial folhas de cálculo e programas de econometria) será útil. 

Métodos de Ensino

Para que o estudante ganhe conhecimento dos temas lecionados: aulas teórico-práticas; resolução de exercícios nas aulas e em casa; elaboração de um trabalho escrito. Para que o estudante desenvolva as competências genéricas desejadas, há um regime periódico de avaliação. Este regime inclui, além de um teste (para o qual os alunos se deverão preparar ao longo do semestre através da resolução de exercícios na aula e em casa), a elaboração e apresentação de um trabalho de previsão.

Resultados de Aprendizagem

Espera-se que o aluno seja capaz de:

1) Explicar a necessidade de conhecer a origem, o significado e as características dos dados com que se trabalhará;

2) Sugerir e aplicar tratamentos prévios adequados aos dados disponíveis;

3) Aplicar os procedimentos necessários para a elaboração de previsões de acordo com diferentes métodos;

4) Explicar as vantagens e desvantagens de diferentes métodos de previsão;

5) Em face do contexto da previsão, escolher métodos de previsão adequados.

Competências a desenvolver:

1) Específicas:

- Recolher, analisar e tratar adequadamente os dados a usar no processo de previsão.

- Apresentar diferentes métodos de previsão, discutindo as vantagens e desvantagens de cada um.

- Utilizar programas informáticos para construir e analisar modelos de previsão.

2) Genéricas:

- Analisar dados.

- Resolver problemas.

- Utilizar programas informáticos.

- Escrever e apresentar relatórios.

- Planear a execução de tarefas.

- Tomar decisões.

- Trabalhar em equipa.

Estágio(s)

Não

Programa

1. Introdução ao processo de previsão

2. Decomposição de séries económicas

3. Alisamento exponencial

4. Avaliação de previsões

5. Previsão de séries com tendência

6. Previsão na presença de quebras estruturais

7. Combinação de previsões.

Métodos de Avaliação

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

Bibliografia

Armstrong, J.S. (ed.) (2002). Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners. Springer.

Box, G.E.P.; Jenkins, G.M.; Reinsel, G.C. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control, 5th ed. Wiley-Blackwell.

Brockwell, P.J.; Davis, R.A. (2016). Introduction to Time Series and Forecasting. Springer.

Diebold, F.X. (2017). Forecasting. Department of Economics, University of Pennsylvania. http://www.ssc.upenn.edu/~fdiebold/Textbooks.html

Elliott, G.; Timmermann, A. (2016). Economic Forecasting. Princeton University Press.

Ghysels, E.; Marcellino, M. (2018). Applied Economic Forecasting using Time Series Methods. Oxford University Press.

Hyndman, R.J.; Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: principles and practice, 3rd ed. OTexts.

Kuhn, M.; Johnson, K. (2013). Applied Predictive Modeling. Springer.

Tetlock, P.; Gardner, D. (2015). Superforecasting: The Art and Science of Prediction. Random House Books.