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• 2054-21506015-Econometria-Cronograma.doc

Requisitos previos

Esta asignatura aborda los procedimientos y técnicas econométricas necesarias
para el tratamiento de datos económicos y empresariales con tres finalidades:
realizar predicciones de variables económicas y empresariales, contrastar teorías
e hipótesis económicas y evaluar políticas económicas y empresariales. Desde un
punto de vista profesional y académico todos estos aspectos son de interés porque
permiten, desde un enfoque científico, encontrar soluciones a problemas
económicos que permitan tomar decisiones estratégicas.
Este es un curso de introducción a la econometría empírica, no de análisis
econométrico. La asignatura aborda los aspectos teóricos más complejos a un nivel
introductorio, adaptados a los conocimientos ya adquiridos por el alumno en otras
asignaturas previas. Las aplicaciones prácticas, la resolución de problemas con
la ayuda del ordenador y de un programa informático, y el desarrollo de un
trabajo empírico por el alumno tienen un elevado peso en el conjunto de la
asignatura.
Los contenidos de la asignatura abarcan un conjunto de aspectos incluidos en la
Memoria inicial del Título. Un primer bloque que recoge los fundamentos básicos
de la econometría y análisis de series transversales (Concepto y metodología de
la econometría; El empleo de modelos para el análisis económico y empresarial;
Planteamiento y especificación de modelos econométricos; Evaluación económica y
contraste de validez de modelos econométricos; Relevancia de las hipótesis en
econometría y su contraste; Incorporación de información económica cualitativa a
los modelos econométricos). Un segundo bloque de estudio de series temporales
económicas y financieras. Y un tercer bloque enfocado al tratamiento de los datos
de panel a nivel introductorio.
Estos contenidos se imparten en un total de 10 temas que se detallan en esta
Guía. La estructura de las lecciones se ha realizado conforme a la tipología de
datos económicos que se utiliza para cada caso (transversales, temporales, y de
panel), de forma que los supuestos teóricos que se plantean están en relación con
las características de los datos. Esto permite a los estudiantes la utilización
práctica de la econometría desde el principio del curso, utilizando la teoría
necesaria en cada caso. Este planteamiento se aleja del enfoque tradicional en el
que primero se empieza con la teoría que podría necesitarse posteriormente, y
donde los supuestos no necesariamente están en relación con las aplicaciones
prácticas.
El planteamiento y la estructura temática es similar a la contenida en el libro
de Wooldridge, J. (2009) “Introducción a la econometría. Un enfoque moderno”, que
se utiliza como texto básico en una gran número de universidades en todo el
mundo. La disponibilidad de un texto que es común en muchas universidades y con
una estructura que es la que se sigue en esta asignatura permite a los alumnos
disponer de más recursos y además contar con un texto básico donde poder repasar
la materia impartida sin necesidad de acudir a múltiples fuentes para poder
estudiar la asignatura con solvencia.
Para afrontar con éxito la asignatura se requieren conocimientos de economía y
estadística. El alumno debe haber cursado con éxito las asignaturas de
estadística y estadística avanzada.

Recomendaciones

Dado el carácter acumulativo de la materia, se recomienda el estudio continuado
de los aspectos teóricos e insistir también de forma individual en la resolución
de los ejercicios realizados colectivamente en clase.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
DANIEL	CORONADO	GUERRERO		S
Otros profesores pendientes de asignar por el Departamento				N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Resultados Aprendizaje

Actividades formativas

Exposición de los contenidos del programa por
parte del profesor mediante la lección magistral.

Exposición de problemas y ejercicios por parte
del profesor. Resolución de problemas por parte
de los alumnos de manera individual o en grupo
con ayuda de instrumentos informáticos y con el
seguimiento del profesor.

Horas de estudio autónomo del alumno (62 h).

- Examen final.
- Autoevaluación de ejercicios de seguimiento con
soluciones en el campus virtual.

Esta dedicación tiene como finalidad la
realización del trabajo individual, y tiene las
siguientes componetes:
- Participación en Seminarios y Actividades
programadas. 4 horas.
- Tutorías presenciales y/o a través del campus
virtual. Orientaciones al alumno sobre el
desarrollo de los trabajos a realizar. 2 horas.
- Búsqueda de información, tratamiento
econométrico de los datos y redacción del
trabajo: 32 horas.

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

El procedimiento de evaluación consta de dos partes. Una primera parte consiste
en la elaboración de un trabajo final individual (20% de la calificación). Una
segunda parte del procedimiento es el examen final (80% de la calificación), que
constará de dos partes, una de teoría y un supuesto práctico a resolver con ayuda
del ordenador y de un programa informático.

Procedimiento de Evaluación

Procedimiento de calificación

Nota final = (nota del examen final)*0,80+(nota del trabajo individual)*0,20

Descripcion de los Contenidos

            INTRODUCCIÓN
Tema 0. Presentación de la asignatura
0.1  Descripción, objetivos, recursos y metodología
0.2  Utilidad de la econometría. Ejemplos
Tema 1. Naturaleza de la econometría y de los datos económicos
1.1  Qué es la econometría
1.2  Etapas del análisis econométrico empírico
1.3  La estructura de los datos económicos
1.4  Causalidad y la noción de ceteris paribus en el análisis econométrico
        

            PRIMERA PARTE. MODELOS ECONOMÉTRICOS PARA DATOS DE CORTE TRANSVERSAL
Tema 2. El modelo múltiple para datos transversales. Estimación de relaciones económicas
2.1 Especificación y justificación del modelo múltiple
2.2 Estimación e interpretación del modelo múltiple
2.3 El valor esperado de los estimadores
2.4 Variancia de los estimadores
2.5 Eficiencia de los estimadores: Teorema G-M

        

            Tema 3. El modelo múltiple para datos transversales. Contraste de hipótesis económicas
3.1 Distribución de los estimadores MCO
3.2 Contraste de hipótesis de un único parámetro
3.3 Contraste de restricciones económicas lineales
3.3 Presentación de resultados

        

            Tema 4. Cambios de escala, formas funcionales no lineales y predicción económica
4.1 Cambios de escala
4.2 Formas funcionales no lineales
4.3 Prueba de especificación de formas funcionales
4.3 Bondad del ajuste y selección de regresores
4.4 Predicción económica

        

            Tema 5. Modelos con información económica cualitativa
5.1 Como describir información cualitativa
5.2 Una variable ficticia independiente
5.3 Variables ficticias para categorías múltiples
5.4 Interacciones con variables ficticias
5.5 Variable dependiente cualitativa

        

            Tema 6. Heterocedasticidad en modelos econométricos
6.1 Consecuencias de la heterocedasticidad
6.2 Inferencia robusta a la heterocedasticidad
6.3 Contrastes de heterocedasticidad
6.4 Estimación por mínimos cuadrados ponderados

        

            Tema 7. Modelos de respuesta binaria
7.1 Modelo de probabilidad lineal
7.2 Modelos logit y probit
7.3 Estimación, contraste de hipótesis económicas y bondad del ajuste
7.4 Interpretación de los modelos logit y probit

        

            
Tema 8. Modelos básicos de series temporales
8.1 Naturaleza de los datos de series temporales
8.2 Ejemplos de modelos de regresión con series temporales
8.3 Propiedades del estimador MCO bajo los supuestos clásicos
8.4 Tendencia y estacionalidad

        

            Tema 9. Autocorrelación y heterocedasticidad en modelos de series temporales
9.1 Propiedades del estimador MCO con errores autocorrelacionados
9.2 Contraste de autocorrelación
9.3 Soluciones a la autocorrelación
9.4 Heterocedasticidad en modelos de series temporales

        

            TERCERA PARTE. INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS PARA DATOS DE PANEL
Tema 10. Modelos para datos de panel
10.1 Datos fusionados de sección cruzada y de series temporales
10.2 Análisis de datos de panel con dos y más periodos
10.3 Estimador de efectos fijos
10.4 Modelo de efectos aleatorios

        

Bibliografía

Bibliografía Básica

Bibliografía Específica

Bibliografía Ampliación

El presente documento es propiedad de la Universidad de Cádiz y forma parte de su Sistema de Gestión de Calidad Docente. En aplicación de la Ley 3/2007, de 22 de marzo, para la igualdad efectiva de mujeres y hombres, así como la Ley 12/2007, de 26 de noviembre, para la promoción de la igualdad de género en Andalucía, toda alusión a personas o colectivos incluida en este documento estará haciendo referencia al género gramatical neutro, incluyendo por lo tanto la posibilidad de referirse tanto a mujeres como a hombres.