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Requisitos previos

Esta asignatura aborda los procedimientos y técnicas econométricas necesarias
para el tratamiento de datos relacionados con el análisis y la investigación de
mercados. En ella se proporcionan algunos instrumentos útiles que permiten
proporcionar a los estudiantes las competencias para obtener, tratar y analizar
información de los mercados, además conocer y saber interpretar el comportamiento
de los consumidores con la finalidad de ayudar en la toma de decisiones
estratégicas.
El curso se plantea con un enfoque esencialmente aplicado. 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 del Título que abarcan los siguientes aspectos: Introducción al análisis
económico cuantitativo. Planteamiento y especificación de modelos para la
investigación de mercados. Modelos econométricos de respuesta binaria y sus
aplicaciones a la investigación de mercados. Modelos econométricos de respuestas
múltiples y sus aplicaciones a la investigación de mercados. Modelos
econométricos de recuento y sus aplicaciones a la investigación de mercados.
Introducción a los métodos para el análisis de datos económicos de panel y sus
aplicaciones a la investigación de mercados. Tratamiento de series temporales
económicas. Métodos clásicos o deterministas de series temporales para la
predicción de variables económicas. Métodos estocásticos de series temporales
para la predicción de variables económicas.
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,
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 esta herramienta 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.
Para afrontar con éxito la asignatura se requieren conocimientos de estadística,
por lo que el alumno debe haber cursado con éxito las asignaturas de estadística,
estadística avanzada y métodos estadísticos multivariantes.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
DANIEL	CORONADO	GUERRERO		S
MARIA DEL CARMEN	PUENTES	GRAÑA	PROFESOR COLABORADOR	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 contenidos por el profesor con el
apoyo de las nuevas tecnologías y el fomento de
la participación activa del alumno. Las sesiones
teóricas incluyen además clases
teórico-prácticas: discusión de cuestiones
teóricas y problemas en el ámbito de estudio.

Uso de programas especializados para el análisis
de series económicas y empresariales. Resolución
de supuestos prácticos.

Estudio autónomo del alumno.

Tutorías individuales presenciales o a través del
Campus Virtual.

El examen final es acumulativo en incluye los
contenidos teóricos y prácticos del programa.

- Seminarios (4 horas).
- Trabajo individual (34 horas).

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

- Trabajo individual y participación activa (30% de la calificación global: 20%
Trabajo y 10% Participación).
- Examen final (70% de la calificación global).

Procedimiento de Evaluación

Procedimiento de calificación

Nota final = (nota del examen final)*0,70+(nota del trabajo
individual)*0,20+(participación)*0,1

Descripcion de los Contenidos

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

        

            PRIMERA PARTE. MÉTODOS ECONOMÉTRICOS PARA LA INVESTIGACIÓN DE MERCADOS CON DATOS DE CORTE TRANSVERSAL
Tema 2. El modelo múltiple para datos transversales. Estimación de relaciones económicas
2.1 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
2.6 Modelización del comportamiento del consumidor
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
3.4 Modelización de precios
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
4.5 Modelización de salarios
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
5.6 Modelización del riesgo individual en el mercado financiero
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
6.5 Heterocedasticidad en la modelización de la localizacion de empresas
Tema 7. Modelos de variable dependiente limitada
7.1 Especificación y estimación de modelos econométricos de elección discreta con dos o más respuestas
7.2 Diagnóstico, contraste de hipótesis económicas e interpretación de resultados
7.3 Especificación y estimación de modelos de recuento
7.4 Diagnóstico, contraste de hipótesis económicas e interpretación de resultados
7.5 Modelización de la elección entre marcas

        

            SEGUNDA PARTE. MÉTODOS ECONOMÉTRICOS PARA LA INVESTIGACIÓN DE MERCADOS CON DATOS DE SERIES TEMPORALES
Tema 8. Modelos causales de series temporales
8.1 Naturaleza de los datos de series temporales
8.2 Ejemplos de modelos econométricos de series temporales
8.3 Propiedades del estimador MCO bajo los supuestos clásicos
8.4 Tendencia y estacionalidad
8.5 Contrastes de autocorrelación y soluciones
8.6 Autocorrelación en funciones de demanda
TEMA 9. Modelos univariantes para la predicción económica
9.1 La función de autocorrelación
9.2 El modelo autorregresivo univariante
9.3 Estacionariedad frente a no estacionariedad
9.4 Extensiones del modelo autorrregresivo univariante
9.5 Predicción de variables microeconómicas

        

            TERCERA PARTE. MÉTODOS ECONOMÉTRICOS PARA LA INVESTIGACIÓN DE MERCADOS CON DATOS DE SERIES TEMPORALES
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 Estimación de efectos fijos
10.4 Modelo de efectos aleatorios
10.5 Modelización del número de pasajeros en una línea aérea

        

Bibliografía

Bibliografía Básica

Bibliografía Específica

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.