- Complementos de Estatística
· Distribuições probabilísticas e modelação estatística
· Inferência estatística na óptica clássica
-Estimação
-Teste de hipóteses
-Simulação de Monte Carlo – algumas aplicações
-Introdução ao bootstrap
· Introdução à inferência Bayesiana
· Inferência não paramétrica
- Econometria
- Estudar os fundamentos teóricos do modelo de regressão linear com regressores estritamente endógenos, regressores pré-de ter minados e regressores endógenos;
- Estudar as técnicas de estimação [método dos mínimos quadrados; método dos momentos generalizado (e casos par ti cu lares)], e a inferência estatística;
- Aplicação a situações de índole micro e macro-económica (dados seccionais e tem po rais);
- Utilizar software de econometria.
- Séries Temporais
- Familiarizar os estudantes com a teoria básica dos processos estocásticos estacionários e da sua análise nos domínios tempo e frequência
- Fornecer as ferramentas essenciais de análise e previsão de processos lineares de tipo ARMA e ARIMA
- Capacitar os estudantes para a análise, modelação e previsão de processos temporais observados
- Macroeconometria I
- Consolidar, aprofundar e actualizar os conhecimentos de macroeconometria típicos dos cursos de 1º ciclo em Economia.
- Desenvolver e expandir conhecimentos previamente adquiridos de econometria e de análise clássica de séries temporais para aplicação às análises univariada e multivariada (uni-equacional) das séries temporais macroeconómicas.
- Familiarizar os estudantes com software (de econometria) para estudos empíricos e de simulação em macroeconomia e também com alguma literatura recente e algo avançada.
- Microeconometria e Amostragem
- Garantir um conhecimento adequado da teoria e das técnicas estatísticas mais utilizadas para a modelação microeconométrica
- Introduzir as principais técnicas de amostragem e analisar algumas das suas consequências em termos de inferência.