Finanças e Contabilidade são duas áreas de investigação em Gestão que assistiram a importantes desenvolvimentos metodológicos nos últimos anos. Por exemplo em Finanças a sofisticação técnica levou ao desenvolvimento de muitos modelos que permitem resolver muitos aspectos da gestão de carteiras e de risco. Apesar do progresso registado, ainda existem muitos aspectos práticos por resolver. Por exemplo, é bem conhecido que as variáveis financeiras e económicas apresentam tendências cíclicas, como seja a existência de períodos de recessão e expansão ou mercados ‘bear’ e ‘bull’. Os modelos com mudança de regime (MMR), que permitem modelar estes cenários, têm sido aplicados com sucesso a muitos dados cronológicos, desde taxas de juro a índices bolsistas. Apesar disso, estes modelos apresentam limitações como sejam a complexidade da sua estimação e aumento rápido do número de parâmetros em função do número de regimes. Além disso, quando aplicados a dados em painel (por exemplo a mais do que um índice bolsista), tem sido assumido o mesmo regime para todos os valores cross-seccionais nesse mesmo ponto temporal o que não permite diferenciar os mercados. Recentemente Dias et al. (2008, 2009) generalizaram o modelo de mudança de regime (Hamilton, 1989) para dados em painel (MMRP). Contudo, a aplicação desta metodologia a variáveis financeiras e contabilísticas, não tem em atenção algumas características importantes destes dados como seja a persistência e clusters de volatilidade. Este projecto visa generalizar o modelo de mudança de regime em painel incorporando uma componente autogressiva para as variâncias condicionais (modelo GARCH) que tem em atenção simultaneamente o regime temporal e o cluster a que pertence cada sucessão cronológica. Ambos os modelos permitem modelar estruturas não lineares utilizando modelos heterogéneos (e mudanças estruturais nas sucessões cronológicas). Esta abordagem tem facilmente em linha de conta características específicas dos dados longitudinai...

Utilizando metodologia de topo e, quando necessário, desenvolvendo metodologia apropriada, este projecto pretende melhorar as práticas dos metodólogos e dos investigadores nas áreas das ciências sociais que lidem com dados longitudinais. O trabalho em causa pretende responder tanto a questões metodológicas como a problemas substantivos. Serão utilizados dados do Consortium of Household panels for European socio-economic Research (CHER), com o intuito de ilustrar os desafios metodológicos com que o investigador se depara quando pretende modelar transições sócio-económicas. Exemplos didáticos retirados da investigação substantiva efectuada no âmbito deste projecto de investigação serão utilizados para apresentar estratégias metodológicas de modelação estatística. Tal permitirá a escolha dos métodos estatísticos mais adequados à análise de dados com uma estrutura longitudinal, incorporando não só erros de medida como também dados amostrais obtidos com recurso a desenhos amostrais complexos. Com efeito, os dados amostrais são a principal fonte de informação em termos de características sócio-demográficas da população, actividade económica, estilos de vida e estudos de opinião. Os dados amostrais longitudinais permitem a medição periódica das mudanças sócio-económicas dos inquiridos. Em estudos de painel são utilizados os mesmos indivíduos e as mesmas (e / ou outras) variáveis em pelo menos dois momentos temporais diferentes. Os dados em painel são assim particularmente apropriados para investigar alterações ao nível do inquirido. Contudo, os estudos longitudinais também permitem distinguir o grau de variação de resposta de um inquirido ao longo do tempo do grau de variação ou mudança entre indivíduos. Tal permitirá, em princípio, e a partir de inferência sobre essa mudança, estabelecer interpretações de causalidade e determinar a direcção e magnitude de tais relações causais. A análise de dados em painel permite ainda medir o impacte de medidas de política sócio-económ...