Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa
Universidad Pública de Navarra
| Código: 171402 | Asignatura: ECONOMETRÍA I | ||||
| Créditos: 6 | Tipo: Obligatoria | Curso: 2 | Periodo: 2º S | ||
| Departamento: Economía | |||||
| Profesorado: | |||||
| DOMINGUEZ IRASTORZA, EMILIO JOSE [Tutorías ] | SANCHEZ IRISO, EDUARDO (Resp) [Tutorías ] | ||||
Descripción/Contenidos
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 varias extensiones del modelo de regresión lineal general, destacando, datos de panel y los modelos de variable dependiente limitada. En ambos casos las características de los datos empleados conllevan particularidades a la hora de estimar e interpretar las regresiones.
Competencias genéricas
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
Competencias específicas
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
Resultados aprendizaje
R_MC_06. Conocer y saber utilizar el modelo econométrico más apropiado para cada situación económica o empresarial, determinando qué tipo de datos y qué requisitos deben cumplir éstos para poder llevar a cabo las fases de especificación, estimación y validación del modelo.
R_MC_07. Utilizar programas informáticos adecuados para el tratamiento de datos o para la resolución de problemas analíticos.
R_MC_08. Elaborar y presentar informes de resultados de análisis cuantitativos de datos económicos y empresariales, utilizando las fuentes de información
apropiadas.
R_MC_09. Interpretar y cuestionar las conclusiones de un análisis cuantitativo en relación con el entorno donde los datos se han generado.
R_MC_10. Desarrollar la actitud adecuada para comprender y poder utilizar nuevas técnicas cuantitativas que puedan ser necesarias en el ejercicio de la profesión.
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.
Metodología
Sesiones teóricas en clase y/o vídeos explicativos
Exposición 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 | - |
Evaluación
| Resultado de aprendizaje | Sistema de evaluación | Peso (%) | Carácter recuperable | Nota mínima requerida |
| CG03, CG05, CG06, CG07, CG16, CE02, CE03 y CE04 | Pruebas de seguimiento. Capacidad de análisis y síntesis | 25% | Recuperable | 0/10 |
| CG03, CG07, CG16, CG17, CE02, CE03 y CE04 | Realización ejercicios en el Aula de informática Aplicación de conocimientos en la práctica. Ejercicios mediante Sotfware Gretl | 25% | Recuperable | 0/10 |
| CG03, CG07, CG16, CG17, CE02, CE03 y CE04 | Examen Final (50%) | 50% | Recuperable | Nota mínima para que pondere en la calificación final 3/10 |
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 y práctica será recuperable mediante un único examen que tendrá un peso del 100% de la calificación.
Temario
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. Regresión con datos de panel
Introducción a datos de panel
Regresión de efectos fijos
Regresión de efectos aleatorios
Tema 5. Regresión con variable dependiente binaria
Motivación y modelo de probabilidad lineal
Regresión logit y probit
Estimación en modelos logit y probit
Interpretación
Bibliografía
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
Las referencias principales del curso serán:
Stock J y Watson M. (2012) Introducción a la Econometría (3ª edición). PEARSON
Wooldridge, J.M. (2006) Introducción a la econometría: un enfoque moderno. Thomson. (5ª Edición 2017)
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
GREENE, William H (1999). Análisis econométrico. 3ª ed. Madrid: Prentice Hall.