Resultados de Aprendizagem
1. Transmitir aos alunos sensibilidade para a modelação estatística de fenómenos económicos e sociais.
2. Estudar alguns métodos de previsão quantitativos aplicados às Ciências Empresariais, seus problemas e
soluções.
3. Aplicar os métodos estudados à análise de dados económicos.
4. Familiarizar os alunos com o software econométrico (EViews).
5. Desenvolver a capacidade de comunicação oral e escrita de trabalho realizado no contexto da análise
econométrica.
Programa
1. Modelos de Regressão Linear Simples (MRLS) e Múltipla (MRLM). A estimação dos parâmetros dos modelos
– o método dos Mínimos Quadrados Ordinários (Ordinary Least Squares, OLS). Hipóteses clássicas do
modelo. Propriedades dos estimadores dos parâmetros dos modelos: o Teorema de Gauss-Markov.
2. Modelos lineares e modelos não lineares. Interpretação de estimativas dos parâmetros dos modelos
(elasticidades, taxas de crescimento).
3. Inferência estatística sobre os modelos de Regressão: testes de hipóteses e previsão (pontual e intervalar).
4. Análise de regressão com informação qualitativa: variáveis dummy
5. Violação das hipóteses do modelo: suas consequências na estimação e previsão, medidas de detecção e
medidas de correcção.
6. Modelos de séries temporais.
Docente(s) responsável(eis)
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
(1) Wooldridge, J.M. (2000), “Introductory Econometrics: A Modern Approach”, South Western Publishers.
(2) Gujarati, D. (2003), “Basic Econometrics”, 4th ed., McGraw-Hill International Editions.
(3) Pindyck, R. S. and Rubinfeld, D. L. (1998), “Econometric Models and Economic Forecasts”, McGraw-Hill
International Editions.
(4) Murteira, B., Ribeiro, C.S., Silva, J.A. e Pimenta, C. (2007), “Introdução à Estatística”, 2.ª ed., McGraw-Hill de
Portugal.
(5) Sincich, T. (1996). “Business Statistics by Example”, 5th ed., Prentice-Hall International Editions.