Detalhe da Disciplina
Curso: Pós-Graduação em Sistemas Estatísticos
Unidade curricular: Tratamento de Dados Estatísticos
Código da Unidade curricular: 400018
Tipo de unidade curricular: Opcional
Ano do plano de estudos: 1
Semestre: Primavera
Número de créditos: 6,0
Docentes:  JORGE MORAIS MENDES (Docente responsável)
Número de horas de aula por semana: Não disponível
Objectivos da unidade curricular:
A unidade curricular de "Tratamento de Dados Estatísticos" visa fornecer competências ao nível do domínio da análise da evolução de séries económicas, em particular no domínio dos números índice, correção de sazonalidade e no tratamento de outliers e valores omissos.
Requisitos de frequência:
Não aplicável
Conteúdo da unidade curricular:
1.    Introdução aos números índice
1.1.    O problema dos números índice
1.2.    Taxionomia de abordagens
1.3.    Números índices implícitos e diretos
1.4.    Formulação de números índice
1.5.    Conceitos básicos do cálculo de números índice
1.6.    Questões contemporâneas
2.    Abordagem Estatística/Axiomática aos números índice
2.1.    Índices bilaterais
2.2.    Índices de base fixa e índices em cadeia
3.    Indicadores de produtividade
3.1.    Índices de produtividade parcial dos fatores
3.2.    Índices de produtividade total dos fatores
4.    Metodologias de correção de sazonalidade
4.1.    Breve introdução às séries temporais
4.2.    Sazonalidade e seus determinantes
4.3.    Modelos de decomposição
4.4.    Ferramentas de exploração
4.5.    Procedimentos de correção de sazonalidade
4.6.    Outliers, efeitos de calendários e as suas componentes
4.7.    Linhas de orientação do Sistema Estatístico Europeu
4.8.    Software de correção de sazonalidade
5.    6 Tratamento de observações anómalas (outliers)
6.    Tratamento de valores omissos
 
a.    Index numbers
 -    SNA08, Chapter 15: Price and volume measures
http://unstats.un.org/unsd/nationalaccount/docs/SNA2008.pdf

 -    International PPI Manual
http://www.imf.org/external/pubs/ft/ppi/2010/manual/ppi.pdf

 -    International CPI Manual
http://www.imfbookstore.org/ProdDetails.asp?ID=CPIMFT
 -    Practical Guide to Producing CPI
http://www.unece.org/fileadmin/DAM/stats/publications/Practical_Guide_to_Producing_CPI.pdf
 -    RECENT DEVELOPMENTS IN INDEX NUMBER THEORY AND PRACTICE
http://78.41.128.130/dataoecd/49/2/35619491.pdf
 -    MEASUREMENT OF AGGREGATE AND INDUSTRY-LEVEL PRODUCTIVITY GROWTH, OECD manual
www.oecd.org/std/productivity-stats/2352458.pdf
 -    THE MEASUREMENT OF AGGREGATE TOTAL FACTOR PRODUCTIVITY GROWTH
www.economics.ubc.ca/.../pdf_paper_erwin-diewert-02-05-measurementofaggregatetotalfactorproductivitygrowth
b.    Missing data
 -    Allison, P. D. (2002). Missing Data. Thousand Oaks, CA: Sage
 -    Bryk, A. S. And Randenbush, S. W. (1992). Hierarchical linear models, thousands oaks, CA: Sage
 -    Cleveland, W. S. (1983), Visualizing data. Summit.
 -    Enders, C. K. (2010) – Applied missing data Analysis, New York, the Guilford Press
 -    Little, R. J. A. and Rubin (1987) – Statistical analysis with missing data, New York, Willey
 -    McKnight P., McKnight K., Sidani S. and Figueredo A. (2007) Missing data – A Gentle introduction, the Guilford Press
 -    Shaffer, J. L. and Graham, J.W. (2002) Missing data: our view of the state of the art.
 -    Shafer, J. L. (1997) – Analysis of incomplete data, Chapman and Hall, London
c.    Outliers
Bibliografia recomendada:
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Métodos de ensino:

A disciplina baseia-se em aulas teóricas e práticas. As aulas práticas estão orientadas para a resolução de problemas e exercícios.

Métodos de avaliação:
(100%) Exame final (1ª ou 2ª épocas)
Língua de ensino: Português/Inglês