FUC - Métodos de Avaliação de Projetos 1º Semestre 2016/2017 - ISCTE-IUL - ISCTE - Instituto Universitário de Lisboa
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Métodos de Avaliação de Projetos
Pré-requisitos Conceitos básicos de matemática e estatística.
Objectivos Dar a conhecer as técnicas quantitativas mais utilizadas na avaliação de projectos com elevada incerteza nos retornos futuros. Apresentar, para cada técnica, casos práticos de avaliação.
Programa 1. Introdução
1.1. Tipos de projectos de investimento;
1.2. Técnicas quantitativas usadas na avaliação de projectos.
2. Simulação de Monte Carlo (SMC)
2.1. Descrição da metodologia;
2.2. Implementação de um modelo de SMC;
2.2.1. Geração de números aleatórios;
2.2.2. Geração de observações aleatórias;
2.2.3. Validação do modelo;
2.3. Técnicas de redução da variância
2.3.1. Antithetic Variable Technique;
2.3.2. Exemplo;
2.4. Casos práticos recorrendo a software específico.
3. Programação Dinâmica (PD)
3.1. Introdução;
3.2. Características dos problemas de PD;
3.3. PD determinística;
3.4. PD probabilística;
3.5. Implementação de um modelo de PD;
3.6. Casos práticos recorrendo a software específico.
4. Aproximações em Árvore Binomial
4.1. Introdução;
4.2. Procedimento em Árvore Binomial usual;
4.3. Esquemas binomiais alternativos;
4.4. Casos práticos recorrendo a software específico.
Processo de avaliação 1. Avaliação ao Longo de Semestre(AS): dois trabalhos de grupo (Pesos(P): 25% e 25%); um teste (P: 50%); assiduidade mínima: 80% do total de aulas.
2. Exame Final: para alunos que não optaram pela AS ou que desistiram da AS; se resultado(R) está entre 7.5 e 9.5, o aluno pode realizar uma prova oral(PO).
Aprovação na UC: Classificação final(CF) for maior ou igual a 10. Caso R seja superior a 16.5, se considerado necessário, o aluno pode realizar uma PO; caso contrário, CF será de 16 valores.
Processo de ensino-aprendizagem O aluno deverá adquirir e desenvolver competências de análise e síntese, de pesquisa, de crítica, de comunicação escrita e oral, no âmbito desta UC e em conformidade com os objectivos definidos.
1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência.
2. Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos.
3. Activas, com realização de trabalhos de grupo.
4. Experimentais, com desenvolvimento e exploração de modelos em computador.
5. Auto-estudo.
Bibliografia básica 1. Hillier, Frederick S. e Lieberman, Gerald J.; Introduction to Operations Research, 10th ed., McGraw-Hill, 2015.
2. Winston, Wayne L., Operations Research: Applications and Algorithms 3rd ed., Duxbury Press, 1994.
3. Huynh, H. T., Lai, V. S. and Soumare, I.; Stochastic Simulation and Applications in Finance with Matlab Programs, Wiley, 2009.
4. Damodaran, Aswath; Investment Valuation: Tools and Techniques for determining the value of any asset, Wiley Finance, 2012.
5. Elementos de apoio fornecidos pelo docente da Unidade Curricular. / Lectures notes provided by the lecturer of Course.
Bibliografia complementar 1. Dixit, A. K. and Pindyck, R. S., Investment under Uncertainty, Princeton University, New Jersey, 1994.
2. Hull, J. C., Options, Futures and other Derivatives Securities, fourth edition, Prentice-Hall International, Inc, 2000.
3. Trigeorgis, L., Real Options: Managerial Flexibility and Strategy in Resource Allocation, MIT Press, London, 2000.
4. Dayananda, D., Irons, R., Harrison, S., Herbohn, J. and Rowland, P.; Capital Budgeting: Financial Appraisal of Investment Projects, Cambridge University Press, 2002.