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Universidade Lusófona

Métodos Matemáticos de Previsão

Curso

Gestão de Empresas

Grau|Semestres|ECTS

Licenciatura | Semestral | 5

Ano | Tipo de unidade curricular | Lingua

3 |Obrigatório |Português

Total de horas de Trabalho | Tempo de Contacto (horas)

140 | 60

Código

ULHT72-3523

Disciplinas complementares recomendadas

Não aplicável

Pré-requisitos e co-requisitos

Não aplicável

Precedências

Não

Estágio profissional

Não

Conteúdos Programáticos

1) Identificar com auxílio a técnicas gráficas as características típicas das séries temporais (e.g. tendências, sazonalidade, não-linearidades)
2) Método de mínimos quadrados: estimação e inferência estatística.
3) Utilizar o método de regressão para quantificar as características típicas das séries temporais.
4) Distinguir entre séries estacionárias e não-estacionárias, com base no teste de Dickey-Fuller (Augmented).
5) Identificar a partir das funções de autocorrelação e autocorrelação parcial os modelos da classe AR(I)MA.
6) Estimar modelos AR(I)MA.
7) Selecionar entre diferentes modelos para a mesma série temporal, utilizando os critérios de informação de Akaike e Schwarz.
8) Avaliar para "fora-da-amostra" os modelos selecionados e ordená-los com base nos critérios do "Erro Quadrático Médio" e do "Erro Absoluto Médio".
9) Produzir previsões a 1- e a n-passos.

Objetivos

A cadeira de Métodos Matemáticos de Previsão pretende dotar os alunos de competências elementares para elaborar previsões com base na metodologia univariada de Box-Jenkins.

Conhecimentos, capacidades e competências a adquirir

Pretendendo a cadeira dotar os alunos de licenciatura da capacidade de fazer previsões, opta-se pela adoção de métodos estatísticos mais elaborados e profundamente enraizados na ciência estatística/econométrica. Em concreto, opta-se por lecionar os elementos rudimentares da metodologia univariada de Box-Jenkins. Estes modelos são utilizados em vários ramos da ciência, estão amplamente disseminados em software estatístico, pelo que se afigura importante para o desenvolvimento intelectual e profissional dos alunos a sua aprendizagem.

Metodologias de ensino e avaliação

Para além da participação na sala de aula, os alunos são confrontados com dados para análise com as metodologias ensinadas recorrendo a software estatístico, a avaliação consistem em dois testes no decorrer do semestre e num projecto de previsão para dados reais.

Bibliografia principal

Principal
Franses, Philip Hans, 1998, "Time Series Models for Business and Economic Forecasting", Cambridge University Press.
Complementares:
Makridakis, Spyros, Steven C. Wheelwright & Rob J. Hyndman, 1998, ¿Forecasting: Methods and Applications¿, John Wiley & Sons, 3rd edition.
Hanke, John E. & Arthur G. Reitsch, 2001, "Business Forecasting", Prentice Hall, 7th Edition.
Wilson, J. Holton & Barry Keating, 2002, "Business Forecasting", McGraw Hill, 4th Edition.