Métodos de Apoio à Decisão em Políticas Públicas › 40345

Um dos desafios fundamentais na avaliação de PP é estabelecer uma ligação entre as medidas a implementar e os resultados (esperados ou obtidos). Assim, esta UC apresenta um conjunto de técnicas e metodologias de apoio à formulação, implementação e avaliação de impactos de PP. Tem 3 objetivos essenciais: i) destacar a importância dessas técnicas e metodologias num contexto de suporte à decisão e avaliação de PP; ii) apresentar de forma abrangente essas mesmas técnicas, quer para serem utilizadas diretamente, quer para, tendo conhecimento delas, facilitar a participação em equipas multidisciplinares; e iii) aprofundar aquelas técnicas que, indo de encontro aos interesses específicos dos alunos, sejam consideradas úteis, quer para a sua atividade profissional, quer para o projeto de tese que desejem desenvolver. Dada a grande diversidade de métodos e a expectável heterogeneidade dos perfis de formação dos alunos, ajustar-se-á o programa curricular às necessidades dos formandos.

1. Técnicas de avaliação ex-ante de apoio à decisão

                A. Recolha de informação (dados estruturados, semiestruturados e não estruturados)

                B. Estatística descritiva

2. Técnicas estatísticas e econométricas

                A. Definição de padrões (associações e correlações bi e multivariadas)

                B. Econometria espacial (dependência espacial global e local; abordagens paramétricas e não-paramétricas para estimação de matrizes de pesos espaciais)

                C. Séries temporais e dados em painel

3. Métodos de previsão e de análise prospetiva

                A. Previsões demográficas (Modelos simples; Método de Sobrevivência das coortes)

                B. Análise prospetiva (Delphi e Cenários)

4. Modelos de apoio à decisão

                A. Análise custo e benefício

                B. Análise multicritério

                C. Abordagem “vontade de pagar e receber” (preferências declaradas e reveladas)

                D. Investigação operacional e otimização

5. Técnicas de avaliação ex-post de PP

                A. Análise da fronteira estocástica

                B. DEA (Data envelopment analysis)

A unidade curricular terá duas componentes fundamentais:

1. Exposição das metodologias referidas na secção anterior de forma sucinta e que permita a sua apreensão por um público heterogéneo e com interesses diversificados.

2. Aprofundamento, por cada aluno, de um conjunto limitado de técnicas que mais se adequam ao seu projeto de investigação. Tal deverá ocorrer através da interação do aluno com o docente com formação mais adequada aos assuntos selecionados e deverá dar lugar a um trabalho individual no qual o aluno justifique a sua escolha e mostre como os métodos selecionados irão ser aplicados no seu projeto de investigação. Este trabalho será a base para a avaliação do aluno. Cada aluno deverá também mostrar que é capaz de utilizar ferramentas informáticas adequadas às técnicas de análise de dados que irá utilizar.

A unidade curricular terá duas componentes fundamentais:

1. Exposição das metodologias referidas na secção anterior de forma sucinta e que permita a sua apreensão por um público heterogéneo e com interesses diversificados.
2. Aprofundamento, por cada aluno, de um conjunto limitado de técnicas que mais se adequam ao seu projeto de investigação. Tal deverá ocorrer através da interação do aluno com o docente com formação mais adequada aos assuntos selecionados e deverá dar lugar a um trabalho individual no qual o aluno justifique a sua escolha e mostre como os métodos selecionados irão ser aplicados no seu projeto de investigação. Este trabalho será a base para a avaliação do aluno. 

Bryman, A., (2008). Social Research Methods, Oxford University Press

Cooper, W., Seiford, L., Zhu, J., (2011). Handbook on data envelopment analysis. Springer

Fahey, L., Randall, R.,(1997). Learning from the Future: Competitive Foresight Scenarios. John Wiley & Sons

Hair J., J., Black, W., Babin, B., Anderson, R.,(2009). Multivariate Data Analysis: International Version, Pearson Education; 7th ed.

LeSage, J. & Pace, R., (2009). Introduction to Spatial Econometrics, Taylor and Francis Group

Marques, J.; Castro, E.; Bhattacharjee, A., (2012), “Methods and models for analysis of the urban housing market”; In Emerging Challenges for Regional Development and Evolving Infrastructure Networks and Space; (Eds.) Capello, R. e Dentinho, T.; Edward Elgar

Singer, J. D. & Willett, J. B. (2003) Applied Longitudinal Data Analysis. New York: Wiley

Smith, K., Tayman, J., Swanson, D.(2008) State and Local Population Projections: Methodology and Analysis. Kluwer Academic Plenum Publishers, New York