NOVA Information Management School

Estatística II: Métodos Explicativos/Inferential Analytics

Código

200047

Unidade Orgânica

NOVA Information Management School

Créditos

7.5

Professor responsável

Manuel José Vilares

Língua de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Objectivos

No final do curso,o aluno deve compreender:

  1.  Os modelos de Regressão Classica . As Hipóteses, O Método de Estimação e as Propriedades dos Estimadores;
  2. Os Modelos de Regressão Generalizada. O Caso da Hetroscedastecidae;
  3. O Modelo Logit Binomial. O Modelo e a  Estimação. Os Testes de Validade e as Aplicações
  4. O Modelo Probit Binomial. O Modelo e a  Estimação. Os Testes de Validade e as Aplicações
  5. O Modelo Com Variaveis Multinomiais não Ordenadas;
  6. Os Modelos de Regressão Censorados e Truncados;
  7. Os Modelos de Séries Temporais. O Caso da Correlação Temporal. Exemplos
  8. Como Aplicar Métodos Econométricos num Contexto Prático?

Pré-requisitos

Como requisito de frequência aconselha-se um conhecimento razoável em estatística e em álgebra linear

Conteúdo

Bibliografia

GREENE, W. H.(1997) Econometric Analysis, Third Edition, Prentice-Hall, New Jersey; HEIJ, C; De BOER, P.; FRANSES, P.H; KLOEK,T, VAN DIJK, H.K (2004) Econometric Methods with Applications in Business and Economics, Oxford University Press ; Johnston, J.; Dinardo, J. (1997). Econometrics Methods. 4th Edition, Economics Series, McGraw Hill (Existe também tradução em português). ISBN 007115342X; Wooldridge, Jeffrey M. (2008). Introductory econometrics: a modern approach, 4th ed. South-Western. ISBN 9780324585483; Other references will be given in class

Método de ensino

O curso contempla aulas teóricas e aulas práticas. Nas aulas teóricas , o docente introduz e apresenta os diferentes tópicos do programa. Nas aulas práticas, o docente fornece exemplos e aplicações dos tópicos e convida os estudantes a resolver exercícios  o que permite consolidar os conhecimentos adquiridos nas aulas teóricas.
Uma parte importante da aula bem como da elaboração do projeto envolve a utilização do software SAS. O apoio aos alunos na  utilização do software é dado nas aulas e fora das aulas em encontros acordados sempre que necessário 

Método de avaliação

A classificação final será uma média ponderada .
Os alunos podem escolher entre as duas opções seguintes:
Opção A:

  • Projecto 50%
  • Exame final 50%
Opção B
  • Exame final 100%
A classificação final corresponde ao mais elevado valor das duas opções . Exige-se,no entanto, uma classificação mínima de 9,5 valores no exame final. 
 

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