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Microeconometria

Objetivos

A unidade curricular abrange uma vareidade de técnicas econométricas avançadas frequüentemente empregues na análise de microdados (no nível familiar, individual ou empresarial). A unidade curricular pretende familiarizar o aluno com técnicas estatísticas e econométricas básicas que são utilizadas na análise de dados microeconómicos. As aulas combinam teoria e aplicações empíricas e incluirão exemplos e discussões de trabalhos empíricos que empregam as diferentes técnicas. 



Caracterização geral

Código

2165

Créditos

7.0

Professor responsável

Alex Armand

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Inglês

Pré-requisitos

n/a 


Bibliografia

The course will not follow a specific textbook, but the following three books are good general references for microeconometrics. Additional readings to the textbook will be posted in the course Moodle webpage.

Wooldridge, J. (2001), Econometric Analysis of Cross-Section and Panel Data. MIT Press, Cambridge, MA.

Angrist, Joshua D., and Steffen Pischke (2008), Mostly harmless econometrics: An empiricists companion. Princeton university press, 2008.

[MORE ADVANCED] Cameron, A. C., and P. K. Trivedi (2005), Microeconometrics: Methods and Applications. Cambridge University Press, New York, NY 


Método de ensino

Uma variedade de métodos de ensino e aprendizagem será usada nesta disciplina: aulas teóricas e empíricas, problemas semanais com aplicações do material abordado durante as aulas e um trabalho de grupo com um projeto econométrico a ser realizado 


Método de avaliação

A avaliação da unidade curricular é composta pelas seguintes componentes:

Três conjuntos de problemas (15% da nota final)

Trabalho de grupo (30% da nota final)

Exame final (55% da nota final)


Conteúdo

O programa é um guia para a natureza geral e a ordem dos tópicos abordados. Pode ocorrer alguma variação.

Abordagem geral da microeconometria

Identificação em modelos lineares (dados de secção transversal)

Contrafactuais – de ATE a LATE

Identificação em modelos lineares (dados em painel)

Modelos não lineares e máxima verosimilhança

Modelos de variáveis ????latentes

Dados censurados

Seleção de amostra

GMM