Regression Analysis

General characterization

Prerequisites

A definir.

Bibliography

• Wooldridge, J. M., Introductory econometrics: A modern approach, 6th Edition. South-Western, Cengage Learning, 2016;
• Heiss, F., Using R for Introductory Econometrics, 1st Edition; CreateSpace (Independent publishing platform), 2016.
• Greene, W. H., Econometric analysis, 7th edition, Pearson , 2012;
• Stock, J. H and Watson, M. W, Introduction to Econometrics, 3rd. Edition, Pearson, Addison Wesley, 2011;
• Adler, J., R in a nutshell: A desktop quick reference, 1st Edition, O'Reilly Media, 2010;
• Teetor, P., R cookbook: Proven recipes for data analysis, statistics, and graphics, O'Reilly Media, 2011.

Teaching method

Aulas Teóricas (Método Expositivo e Interrogativo) Aulas Práticas (Método Demonstrativo e Ativo)

Evaluation method

Avaliação

A nota final depende da avaliação contínua ao longo do semestre (AC) e da nota do exame final (EF) (Época normal ou de recurso). A nota final (NF) é dada pela fórmula:

NF=max{0.4AC+0.6EF;EF}

A Fórmula implica o seguinte. Se a nota do exame final for mais alta do que a nota da avaliação contínua ao longo do semestre, a nota final é dada exclusivamente pela nota do exame final. Caso contrário, a nota final é dada pela fórmula 0.4AC + 0.6EF. A avaliação contínua subdivide-se equitativamente por duas componentes: teste intermédio (TI), e trabalho escrito (P), isto é, AC=0.5TI+0.5P. Pode decidir não fazer a avaliação contínua e, assim, a nota final depende exclusivamente do exame final.

Subject matter

1.    Introdução 
2.    O Modelo de Regressão Linear Simples
3.    O Modelo de Regressão Linear Múltipla
4.    Heterocedasticidade 
5.    Tópicos Adicionais: Propriedades Asimptóticas do OLS, Modelos com Termos Quadráticos e Interações,  Testes de Correcta Especificação do Modelo, Previsão
6.    Modelos de Regressão com Variáveis Explicativas Qualitativas
 

Programs

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