Henrique - Professor de Econometria - Lisboa
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Henrique

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Professor universitário, data scientist, PhD em Economics e Mestrado em Applied Econometrics and Forecasting. Explicação de Econometria, investigação (tese e dissertação). Em R, Eviews, Stata, S

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Sobre Henrique

Sou Data Scientist e professor universitário de Estatística e Econometria, com mais de 10 anos de experiência no ensino e na investigação.

Nas minhas aulas, começo por identificar os pré-requisitos da disciplina, o nível de preparação do aluno e as principais dificuldades a ultrapassar. A partir daí, construo um plano de aprendizagem ajustado, começando pelos conceitos essenciais de forma simples e intuitiva, com exemplos práticos, e aumentando gradualmente o grau de exigência.

Acredito que aprender bem exige clareza, método e confiança. Por isso, procuro criar um ambiente em que o aluno se sinta à vontade para colocar dúvidas, consolidar bases e desenvolver autonomia no estudo. O meu objetivo é não só ajudar a obter melhores resultados, mas também promover uma compreensão sólida e duradoura da matéria.

Sou investigador no CEMAPRE (Universidade de Lisboa), doutorado em Economia e mestre em Applied Econometrics and Forecasting pelo ISEG/ULisboa.

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Sobre a aula

  • Ensino Básico
  • Ensino Secundário
  • Formação para adultos
  • +3
  • níveis :

    Ensino Básico

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    Mestrado

    Doutoramento

    Pós-Graduação

  • Francês
  • Inglês
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Francês

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Alemão

Holandês

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Japonês

Turco

Norueguês

Sueco

Polaco

Coreano

Dinamarquês

Finlandês

Russo

Ucraniano

Húngaro

Hebraico

Mandarim

Eslovaco

Tcheco

Temas abordados nas aulas:

- Modelos de regressão: especificação, estimação e diagnóstico
- Testes às violações dos pressupostos do OLS: heteroscedasticidade, autocorrelação, multicolinearidade e normalidade
- Simulações e desenho experimental
- Séries temporais: ARDL, ARIMA, VAR/VECM, ARCH/GARCH, incluindo previsão
- Modelos de escolha binária: Logit e Probit
- Modelos para dados de contagem: Poisson e Binomial Negativa
- Dados em painel: efeitos fixos e aleatórios, modelos dinâmicos e problemas de endogeneidade
- Inferência causal e estudos de evento: Difference-in-Differences (DiD), - Controlo Sintético e Regression Discontinuity Design (RDD)

Ferramentas utilizadas:
R, Stata, EViews e SPSS.

Formato das sessões:
Aulas individuais (1:1), preparação para testes e exames, apoio a dissertações e artigos científicos, revisão de código e apoio na interpretação de resultados econométricos e estatísticos.

Nota:
As aulas são adaptadas às necessidades de cada aluno e podem abranger desde os fundamentos até temas mais avançados de Estatística, Econometria e métodos quantitativos.

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Detalhes

-Os preços podem variar conforme o nível da disciplina;
-A primeira aula é para nos conhecermos e desenvolvermos um plano de estudo/trabalho.

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