Código: 171402 | Asignatura: ECONOMETRÍA I | ||||
Créditos: 6 | Tipo: Obligatoria | Curso: 2 | Periodo: 2º S | ||
Departamento: Economía | |||||
Profesorado: | |||||
SANCHEZ IRISO, EDUARDO (Resp) [Tutorías ] |
Inicialmente se introducirá la idea de modelo econométrico. Este modelo debe tener en cuenta las características especiales de los datos económicos. Se hará especial énfasis en el análisis de causalidad y la noción de ceteris paribus que se deriva de la interpretación correcta de estos modelos. Desde un punto de vista formal, la aproximación inicial a una estructura de análisis adecuada será la introducción del modelo de regresión lineal simple, donde se estudiarán los supuestos básicos, interpretación de parámetros, estimación por mínimos cuadrados ordinarios y discusión sobre las propiedades estadísticas de estos estimadores.
El segundo gran bloque de la asignatura lo constituirá el análisis del modelo de regresión lineal general. Se estudiarán sus propiedades básicas, poniendo especial énfasis en la motivación de la regresión múltiple, resaltando su utilidad frente al marco bivariante discutido en el modelo de regresión simple. De nuevo, se estudiarán los supuestos básicos, interpretación de parámetros, estimación por mínimos cuadrados ordinarios y discusión sobre las propiedades estadísticas de estos estimadores.
En la parte final del curso se estudiarán varios aspectos relacionados con el modelo de regresión lineal general. Inicialmente se analizarán las consecuencias del incumplimiento de los supuestos básicos (forma funcional y especificación, heteroscedasticidad, autocorrelación). Posteriormente, se introducirá el problema de la endogeneidad, con referencia al estimador por variables instrumentales (enfatizando el problema de búsqueda de instrumentos en economía), y brevemente al caso de sistemas de ecuaciones (identificación y estimación).
Datos económicos. Causalidad. Modelo de regresión lineal simple. Modelo de regresión lineal general. Incumplimiento de supuestos. Endogeneidad y variables instrumentales. Variables de información cualitativa.
CG03. Comunicación oral y escrita en la lengua nativa.
CG05. Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio.
CG06. Habilidad para analizar y buscar información proveniente de fuentes diversas.
CG07. Capacidad para la resolución de problemas.
CG09. Capacidad para trabajar en equipo.
CG16. Trabajar en entornos de presión.
CG17. Capacidad de aprendizaje autónomo
CE02. Identificar las fuentes de información económica relevante y su contenido.
CE03. Derivar de datos microeconómicos y macroeconómicos información relevante imposible de reconocer por no profesionales.
CE04. Utilizar criterios profesionales para el análisis económico, preferiblemente aquellos basados en el manejo de instrumentos técnicos
R20. Modelos de regresión simple y de variables explicativas, modelos econométricos.
Tomando los resultados del aprendizaje como las declaraciones explícitas de lo que queremos que nuestros estudiantes sepan, comprendan y sean capaces de hacer como resultado de completar esta asignatura (Universidad de New South Wales, Australia). Se espera que, al finalizar la asignatura los estudiantes sean capaces de trasladar al lenguaje matemático problemas concretos del ámbito de la macroeconomía y de la microeconomía, utilizando para ello los modelos econométricos.
El alumno debe manejar el software estadístico Gretl y ser capaz de extraer conclusiones de los modelos estimados a través del mismo.
Sesiones teóricas
Exposición en clase de los contenidos teóricos del curso. Participación de los estudiantes a través de preguntas del profesor o exposiciones que resuman la clase anterior.
Sesiones prácticas
Clases con ordenador. Grupos reducidos. Realización de ejercicios prácticos previamente asignados para su trabajo individual o en pequeño grupo. Uso de bases de datos y de paquetes econométricos (GRETL).
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Pruebas seguimiento. Repaso de conceptos teóricos evaluados mediante MI Aulario.
Trabajo individual y en grupo no presencial. Interacción teoría - práctica. Realización de ejercicios propuestos.
Tutorías individualizadas o en grupos reducidos
Sesiones de trabajo personalizadas profesor-alumno o entre el profesor y un grupo reducido de alumnos.
Estudio personal y examen
Actividad | Horas |
Presenciales | 60 |
Grupo Grande | 30 |
Grupo Pequeño | 30 |
No presenciales | 90 |
Preparación y estudio de contenidos | 38 |
Trabajos individuales | 26 |
Trabajos en grupo | - |
Preparación de exámenes | 20 |
Tutorías | 06 |
Otros | - |
Resultado de aprendizaje | Sistema de evaluación | Peso (%) | Carácter recuperable |
CG03, CG05, CG06, CG07, CG16, CE02, CE03 y CE04 | Pruebas de seguimiento | 10% | No recuperable |
CG03, CG07, CG16, CG17, CE02, CE03 y CE04 | Realización ejercicios en el Aula de informática Aplicación de conocimientos en la práctica. Capacidad de análisis y síntesis | 20% | No recuperable |
CG03, CG07, CG16, CG17, CE02, CE03 y CE04 | Parte teórica: Realización de ejercicios en el aula Adquisición de conocimientos teóricos y operativos de la materia. Respuesta en tiempo forma y adecuación de contenidos. Capacidad de análisis y síntesis (20%) Examen Final (50%) | 70% | Recuperable |
Para que se considere NO PRESENTADO no debe presentarse al Examen Final.
Para superar el examen se exige una NOTA MÍNIMA del 3 sobre 10.
En caso de no superar la asignatura, la parte teórica será recuperable mediante un único examen que tendrá un peso del 70% de la calificación.
Tema 0. Introducción: Inferencia.
¿Cómo preguntas en econometría?
Contrastes de hipótesis: realización e interpretación, herramientas prácticas.
Tema 1. Naturaleza de los datos económicos y propósito de la econometría
¿Qué es la econometría?
Metodología en análisis econométrico
La estructura de los datos económicos
Causalidad y la noción de ceteris paribus en el análisis econométrico
Tema 2. El modelo de regresión lineal simple
Definición del modelo
Estimador de mínimos cuadrados ordinarios
Propiedades algebraicas del estimador de mínimos cuadrados ordinarios
Unidades de medida y forma funcional
Propiedades estadísticas del estimador de mínimos cuadrados ordinarios
Tema 3. El modelo de regresión lineal general
Motivación de la regresión múltiple
Propiedades algebraicas del estimador de mínimos cuadrados ordinarios
Propiedades estadísticas del estimador de mínimos cuadrados ordinarios
Teorema de Gauss-Markov
Contrastes de hipótesis
Propiedades asintóticas
Predicción
Selección de modelos
Tema 4. Incumplimiento de supuestos
Errores de especificación
Multicolinealidad
Heteroscedasticidad
Tema 5. Endogeneidad y variables instrumentales
Motivación
Estimador de variables instrumentales
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
Las referencias principales del curso serán:
Wooldridge, J.M. (2006) Introducción a la econometría: un enfoque moderno. Thomson.
Stock J y Watson M. (2012) Introducción a la Econometría (3ª edición). PEARSON
Otros textos alternativos que pueden ser de utilidad son:
Goldberger, A.S. (2001) Introducción a la Econometría. Ariel
Gujarati, D.N. y D.C. Porter (2009). Econometría. Mc. Graw Hill