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Universidade Lusófona

Métodos Quantitativos de Previsão

Curso

Gestão de Empresas (M)

Grau|Semestres|ECTS

Mestrado | Trimestral | 5

Ano | Tipo de unidade curricular | Lingua

1 |Obrigatório |Português

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

140 | 48

Código

ULHT461-4779

Disciplinas complementares recomendadas

Não aplicável

Pré-requisitos e co-requisitos

Não aplicável

Precedências

Não

Estágio profissional

Não

Conteúdos Programáticos

1. Revisão de Conceitos de Estatística; 1.1. Análise de Dados; 1.2. Conceito de dados omissos e metodologias de abordagem dos mesmos; 2. Introdução aos Softwares a utilizar na disciplina; 3. Números índice - breve abordagem; 4. Modelos de regressão - modelo de regressão linear simples e múltipla; 4.1. Método dos mínimos quadrados; 4.1.1. Breve abordagem de outros métodos; 5. Análise univariada e multivariada de Séries temporais; 5.1. Estacionariedade, Ciclicidade, tendência e Sazonalidade de uma Série; 5.2. Modelos univariados: 5.2.1. Modelo Naïve; 5.2.2. Médias Móveis; 5.2.3. Alisamento Exponêncial; 5.2.4. Metodologia de Box-Jenkins; 5.3. Modelos Multivariados Modelos VAR; 5.4. Medidas de Erro de Previsão

Objetivos

Esta unidade curricular, tem como objetivos analisar, descrever e prever dados baseando-se em modelos de regresão; análise univariada e multivariada de dados.

Conhecimentos, capacidades e competências a adquirir

Compreender as propriedades chave de sérias temporais económicas;
Conhecer modelos estacionários de séries temporais;
Aplicar os diversos tipos de modelos de séries temporais á análise económica.

Metodologias de ensino e avaliação

Aulas em regime teórico-prático com recursos a softwares tais como - GRETL, SPSS e R. A avaliação consiste em trabalhos a realizar pelos alunos ao longo do trimestre (50% da classificação final) e de uma prova escrita (50% da classificação final).
NOTA: Os alunos que não tenham estado presentes em 75% do número total de aulas não poderão ser aprovados em regime de avaliação contínua.

Bibliografia principal

Macmillan Box, G. Jenkins,G and Reinsel, G. (2008), Time Series Analysis: Forecasting and Control Ed. Wiley
Blackwell Little, R. J. A. & Rubin, D. B. (2002), Statistical Analysis With Missing Data, 2ª Ed. John Wiley & Sons, New
York.
Newbold, P., Carlson, W. & Thorne, B. (2007), Statistics for Business and Economics, 6th Ed. Prentice Hall,
Sydsaeter, K., & Hammond, P. (2005) Mathematics for Economic Analysis, Prentice Hall. Wooldridge, J. (2009),
Wooldridge, J. M. (2012), Introductory Econometrics: A Modern Approach, South-Western, Cengage Learning