Análise de Séries Temporais

Objetivos

1. Compreender modelos de volatilidade para séries temporais condicionalmente heteroscedásticas
2. Compreender modelos multivariados
3. Compreender análise de medidas repetidas
4. Compreender como os periodogramas são usados com dados de séries temporais
5. Compreender a análise espectral
6. Compreender os modelos de diferenças fracionárias e de limiares

Caracterização geral

Código

200191

Créditos

4.0

Professor responsável

Docente a designar

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Pré-requisitos

Bibliografia

- Shumway, R.H. and Stoffer, D.S. (2011). Time Series Analysis and its Applications with Examples in R, 3rd edition, Springer.
- Hyndman, R. J., Athanasopoulos, G. (2018). FORECASTING: PRINCIPLES AND PRACTICE, 2nd edition
- Tsay, R. (2013). An introduction to Financial Data with R, Wiley.

Método de ensino

A unidade curricular é baseada em aulas teóricas e práticas. Serão aplicadas diversas estratégias de ensino, incluindo exposição e demonstrações com apresentação de slides, aplicações passo a passo (com e sem software), perguntas e respostas. As sessões incluem apresentação de conceitos e metodologias, resolução de exemplos, discussão e interpretação de resultados. A componente prática está orientada para a resolução de problemas e exercícios, incluindo a discussão e interpretação de resultados. É igualmente proposto um caderno de exercícios que deverão ser resolvidos com trabalho individual fora das aulas.

Método de avaliação

Avaliação:
1ª época: projeto (40%), exame 1º época (60%)
2ª época: exame final (100%)

Conteúdo

1. Modelos de volatilidade
2. Modelos VARMA
3. Análise de medidas repetidas
4. Periodograma
5. Análise espetral
6. Modelos de diferenças fracionárias e de limiares

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada: