PROGRAMA_DE_MÉTODOS_DE_PREVISÃO_FEC-UAN

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<p>3º Ano da Licenciatura em Economia da FEC-UAN</p><p>A COORDENAÇÃO DA DISCIPLINA</p><p>PROGRAMA DE UNIDADE CURRICULAR DE MÉTODOS DE PREVISÃO</p><p>UNIVERSIDADE AGOSTINHO NETO</p><p>Docentes: Martins Paulo Afonso e Narciso F. Soares</p><p>I. Enquadramento Teórico</p><p>Previsão é um termo que provém do latin “praevisionis”. Refere-se à acção e ao</p><p>efeito de prever o que irá acontecer para contingências futuras, com base em</p><p>dados conhecidos ou sinais que a precedem, permitindo-lhe tomar decisões</p><p>necessárias. Os métodos de previsão são ferramentas fundamentais para</p><p>projectar comportamentos futuros. São várias as áreas do conhecimento que se</p><p>servem destes métodos para melhor planearem a prestação dos serviços que</p><p>põem à disposição dos potenciais utentes. Tal facto, só é possível com a</p><p>constituição de bases de dados de informação, que mapeiem os</p><p>comportamentos passados e os quantifiquem. Os métodos de previsão socorrem-</p><p>se dos comportamentos passados e projectam-lhos no futuro. Estes,</p><p>compreendem, métodos qualitativos e métodos quantitativos.</p><p>Assim, a disciplina de Métodos de Previsão na FEC-UAN insere-se naturalmente</p><p>nos cursos de Economia, Gestão de Empresas, Gestão Financeira, Contabilidade</p><p>e Administração, e, Contabilidade e Auditoria, que se destinam a formar</p><p>profissionais com competências para resolver, gerir, conferir e auditar os diversos</p><p>fenómenos económicos.</p><p>O estudo de Métodos de Previsão tem como requisito, que o estudante tenha</p><p>cursado Introdução a Economia, Macroeconomia, Microeconomia, Estatística e</p><p>Econometria. A disciplina está focada no uso empírico das técnicas de</p><p>estimação apreendidas na cadeira de econometria, envolvendo tópicos como</p><p>PROGRAMA DE UNIDADE CURRICULAR DE MÉTODOS DE</p><p>PREVISÃO</p><p>UNIVERSIDADE AGOSTINHO NETO</p><p>3º Ano da Licenciatura em Economia da FEC-UAN Página 2</p><p>a regressão linear, a construção e especificação de modelos, testes de hipóteses</p><p>e significância estatística com o apoio de ferramentas computacionais modernos</p><p>de previsão.</p><p>II. Problema</p><p>A incerteza associada a muitos fenómenos temporais não permite o</p><p>conhecimento exacto do seu comportamento no futuro (como por exemplo: o</p><p>comportamento futuro da conjuntura económica do país), o que nos leva a ter</p><p>que proceder a previsões. Eles impedem o conhecimento exacto do</p><p>comportamento futuro. Tal facto leva à necessidade de produzir previsões. A</p><p>previsão dos valores futuros numa série cronológica é um objectivo fundamental</p><p>da sua análise que pode ser realizada através de diferentes metodologias,</p><p>dependendo do tipo de utilização, a sua extensão (longo, médio e curto prazo)</p><p>e a disponibilidade dos dados.</p><p>III. Objectivos</p><p>A disciplina visa capacitar os estudantes e permiti-los aprofundar os</p><p>conhecimentos penhorados em estatística e econometria de modo a tomá-los</p><p>proveito na aplicação das questões quantitativas da vida da empresa e</p><p>económica diária.</p><p>Noutro sim, a disciplina visa em promover os estudantes de uma compreensão</p><p>alargada do conceito de previsão, perceber a sua utilidade nas áreas práticas</p><p>da vida real, no mundo empresarial e na gestão pública; promove-los de</p><p>ferramentas aplicadas que os permitam iniciar o mundo da modelagem com o</p><p>propósito de responder as principais questões da vida económica do país</p><p>associadas a estabilidade, crescimento e o emprego.</p><p>Em casos específicas, que estes, identifiquem e apliquem os métodos de previsão</p><p>quantitativos adequados a casos concretos; conheçam os pressupostos e as</p><p>limitações dos métodos aplicados para a obtenção de modelos; e, finalmente,</p><p>avaliem a capacidade preditiva dos modelos obtidos.</p><p>3º Ano da Licenciatura em Economia da FEC-UAN Página 3</p><p>IV. Metodologia</p><p>A metodologia é baseada na exposição e demostração do professor. Tendo em</p><p>conta a importação do estudo aplicado, o programa procura dar uma ênfase</p><p>substancial no uso eficiente dos softwares computacionais, recomendando-se o</p><p>Eviews 10, Gretl e SPSS dentre outros. Todavia far-se-á essencialmente o uso dos</p><p>suplementos Microsoft Excel para manipulações de cálculos estatísticos e</p><p>econométricos com o acompanhamento do docente.</p><p>Nas aulas práticas os alunos são desafiados a construírem modelos desde a sua</p><p>estimação e a explicarem problemas associados com a vida económica do país</p><p>através de modelos previsionais. O docente acompanha os alunos na resolução</p><p>de problemas, fomentando-se a discussão das metodologias e dos resultados</p><p>obtidos.</p><p>Os estudantes que cursarem satisfatoriamente, estarão habilitados a responder a</p><p>questões profissionais de previsão que se impõem em instituições</p><p>governamentais, no sector privado e na indústria de consultoria, fazendo recurso</p><p>da análise de variáveis económicas, previsão e prognóstico dos seus</p><p>comportamentos.</p><p>IV.1. Avaliação</p><p>Em princípio, a metodologia de avaliação está plasmada nos regulamentos da</p><p>FEC-UAN, i.e., o estudante tem direito a duas (2) provas parcelares e uma prova</p><p>final (Exame). Esta regra é materializada nesta cadeira da seguinte forma:</p><p>1. Avaliação continua (20%) – conta como a sua Segunda prova; 2. Prova I (20%);</p><p>3. Exame final (60%).</p><p>As avaliações contínuas serão feitas sem aviso prévio e a qualquer momento.</p><p>Portanto o estudante deve estar preparado para qualquer hora de aula ser</p><p>avaliado oralmente ou escrita, mas, por regra, as avaliações contínuas serão</p><p>feitas mediante perguntas escritas relacionadas a aulas anteriores ou tópicos</p><p>correntes.</p><p>3º Ano da Licenciatura em Economia da FEC-UAN Página 4</p><p>IV.2. Reclamações</p><p>Na eventualidade de um (a) aluno (a) sentir-se injustiçado (a) pelo resultado</p><p>publicado, deverá o (a) aluno (a) preencher numa folha de reclamação o</p><p>assunto da sua insatisfação e deixar ficar no seu respectivo departamento dentro</p><p>de 24h depois da publicação dos resultados (de acordo ao artigo 56º do regime</p><p>acadêmico da FEC-UAN). A reclamação será revista e, na eventualidade que se</p><p>venha a exigir a possibilidade de recorrigir a prova (o estudante requere</p><p>solicitando ao Decano a devida recorreção), é do dever do docente o fazer</p><p>(uma comissão de docentes da mesma cadeira sob o despacho do Decano e</p><p>orientação do Chefe do Departamento).</p><p>Noutro sim, caberá o (a) aluno (a) solicitar ao docente, na eventualidade de não</p><p>se ter sido esclarecido um assunto na aula, o docente disponibilizar tempo para</p><p>os devidos esclarecimentos na sala dos professores.</p><p>V. Conteúdo Programático</p><p>1. Enquadramento da Previsão</p><p>1.1. Porque fazer o uso da previsão?</p><p>1.2. Abordagem preliminar das Técnicas de Previsão</p><p>1.2.1. Previsão Explanatória</p><p>1.2.2. Previsão Quantitativa</p><p>1.3. O conceito básico da previsão</p><p>2. Métodos Práticos de Previsão (Séries Temporais e Decomposição dos Dados).</p><p>2.1. Decomposição de uma série cronológica.</p><p>2.1.1. Componentes de curto prazo das séries cronológicas.</p><p>2.1.2. O modelo clássico de séries temporais e as suas componentes.</p><p>3º Ano da Licenciatura em Economia da FEC-UAN Página 5</p><p>a) Decomposição Multiplicativa.</p><p>b) Decomposição Aditiva.</p><p>2.2. Métodos de alisamento.</p><p>2.2.1. Coeficientes simples vs o filtro dinâmico.</p><p>2.2.2. Média móvel.</p><p>2.2.3. Média móvel ponderada.</p><p>2.2.4. O princípio de alisamento exponencial de Brown.</p><p>2.2.5. Alisamento exponencial duplo.</p><p>2.2.6. Método de Holt.</p><p>2.2.7. Método de Holt-Winters.</p><p>3. A evolução de uma série cronológica e a sua média.</p><p>3.1. Modelo constante.</p><p>3.2. Modelo linear.</p><p>3.3. A tendência.</p><p>3.4. Modelo quadrático.</p><p>4. Modelos de previsão baseados no princípio de alisamento contínuo das médias e</p><p>tendências.</p><p>4.1. Modelos sem componentes sazonais.</p><p>4.2. Modelos com componentes sazonais.</p><p>4.3. A escolha de coeficientes de alisamento a utilizar nestes modelos.</p><p>4.4. O uso de variâncias para identificar o perfil de dados (séries temporais).</p><p>5. Séries não Estacionárias</p><p>5.1. Tendência</p><p>determinística</p><p>5.2. Tendência estocástica</p><p>3º Ano da Licenciatura em Economia da FEC-UAN Página 6</p><p>5.3. Cointegração e mecanismos de correção de erro (MCE)</p><p>6. Modelos de Séries Estacionárias</p><p>6.1. Método de Box-Jenkins</p><p>6.2. Teste de estacionaridade através de correlogramas</p><p>6.3. O esquema auto-regressivo (AR)</p><p>6.4. O esquema de média ponderada (MA)</p><p>6.8. O esquema de média móvel auto-regressiva (ARMA)</p><p>6.9. O esquema de média móvel integrada auto-regressiva (ARIMA)</p><p>7. Modelo Input-Output (a matriz de Wassali Wassiliovitch Leontief)</p><p>8. Avaliação de Previsão</p><p>8.1. Estatística “F”</p><p>8.2. Estatística “t”</p><p>8.3. Limites de tolerância</p><p>8.4 Erro de previsão</p><p>8.5. Coeficiente de determinação</p><p>8.6 Estatística de Durbin Watson (D-W)</p><p>9. Utilidade dos Métodos de Previsão</p><p>10.1. Caso da Empresa: Projeção das Vendas</p><p>10.2. Caso da Gestão Pública da Política Económica: Receita Fiscal e da Despesa</p><p>Fiscal</p><p>10.3. Modelos de Programação Macro Fiscal</p><p>10.4. Modelos de Programação Macroeconómica</p><p>3º Ano da Licenciatura em Economia da FEC-UAN Página 7</p><p>VI. Referências Bibliográficas.</p><p>1. JOÃO, Nicolau (2012). Modelação de Series Temporais e Financeiras, II serie no 18</p><p>Coleções Económicas, Almedina.</p><p>2. JORGE, Caiado (2016). Métodos de Previsão em Gestão, Aplicações Excel, 2</p><p>edição, Silabo.</p><p>3. BOWERMAN, O’Connell, Koehler (2005). Forecasting Time Series and Regression,</p><p>Fouth Edition, Thomson.</p><p>4. GUJARATI, N. Damodar, PORTER, C. Dawn (2011). Econometria Básica, 5ª Edição,</p><p>Editora McGraw Hill, Porto Alegre.</p><p>5. PINDYCK, Robert S e Rubinfeld, Daniel L (2008). Econometria-Modelos e Previsão,</p><p>Elsevier editora.</p><p>6. SPYROS MAKRIDAKIS, Steven C. Wheelwright, Rob J. Hyndman (1998). Forecast</p><p>Methods and Applications, thisr Edition, Willey & Son.</p><p>7. AMARO, Ana (2011). Uma Introdução a Metodologia de Box Jenkins, Instituto</p><p>Superior de Gestão de Lisboa;</p><p>8. MURTEIRA, Bento J.F., Daniel A. Muller e K. Foridun, Turkman (1993). Análise de</p><p>Sucessões Cronológicas, McGraw-Hill, São Paulo.</p><p>9. HAMILTON, James D. (1994). Time Series, Princeton Univeristy Press, New Jersey.</p><p>10. MILLS, Terence C, (1991). Times Series Techniques for Economists, Cabridge</p><p>Universit Press;</p><p>11. MUROLO, Afránio, Boneto, Giácomo, Concege Learning, (2004), Matemática</p><p>aplicada a Administração, Economia, Contabilidade, São Paulo, Brasil;</p><p>12. PEÑA, D, (2005). Análises de Séries Temporales, Alianza Editorial, Madrid.</p><p>13. PINDYCK, Rober S., Daniel L. Rubinfel, Economic Models and Economic</p><p>Forecasts, Fourth Edition, McGraw Hill, Irwin Boston, Massachusetss Bur Ridge;</p><p>14. WEI, WWS (1990). Time Séries Analysis, Univariate and Multivariate Methods,</p><p>AddsonWesley</p><p>3º Ano da Licenciatura em Economia da FEC-UAN Página 8</p><p>15. ROSSI, José W, DAS NEVES, Cesar (2014). Econometria e Séries Temporais, 1ª</p><p>Edição, Editora gen LTC, Brasil.</p><p>16. BUENO, Rodrigo L. S. (2008). Econometria e Séries Temporais, 2ª Edição, Editora</p><p>Cengage Learning, Brasil.</p>