Denominación de la asignatura |
Econometría |
Grado al que pertenece |
Dirección y Administración de empresas (ADE) |
Créditos ECTS |
6 |
Curso y cuatrimestre en el que se imparte |
Grado en Dirección y Administración de Empresas (Tercer curso, segundo cuatrimestre) Curso de Adaptación al Grado en Dirección y Administración de Empresas (Primer cuatrimestre) |
Carácter de la asignatura | Obligatoria |
La econometría es una ciencia reciente que resulta de la combinación de la Teoría Estadística con la Teoría Económica. Su objetivo primordial es el análisis de teorías económicas mediante datos reales. Por ejemplo, en la teoría económica es un hecho que cuando aumenta el precio de un bien, como el de un kilo de azúcar, su demanda disminuye. Sin embargo, la teoría económica no puede cuantificar la disminución en la demanda, sólo detecta el signo de la relación entre las variables precio y demanda. Utilizando el modelo teórico, datos del mundo real (de los precios y cantidades demandadas) y herramientas estadísticas podemos proveer de un valor aproximado de la disminución en la demanda cuando aumenta el precio del bien. Así por ejemplo, podemos determinar que cuando el precio del azúcar sube un 2% su demanda disminuye aproximadamente un 3%.
La Econometría tiene muchas más aplicaciones. Se utiliza, por ejemplo, para evaluar políticas económicas del Gobierno de un país, como el análisis del efecto que una política social como la implementación de una nueva ley tiene en una determinada región, o si nuevas acciones para disminuir las diferencias salariales entre hombres y mujeres están logrando su objetivo, o determinar el efecto de un incremento del tipo de interés en la inversión de un país. Otra importante aplicación de la Econometría es la de obtener predicciones sobre la economía de un país. Cuando en un medio de comunicación se dice que el PIB crecerá un 2% el próximo trimestre, ese valor se ha obtenido de la estimación de un modelo econométrico con datos de la economía de ese país.
En este curso se muestran las herramientas básicas necesarias para poder llevar a cabo análisis y predicciones descritas en los ejemplos anteriores, y en muchos más, ya que los conocimientos que se adquieren en este curso se aplican también en otras áreas como Finanzas o Márketing.
Competencias generales
Competencias específicas
Tema 1. Introducción a la Econometría
¿Qué es la econometría?
Elaboración de modelos econométricos
Tipos de datos económicos
Interpretación de resultados analíticos
Programas informáticos en econometría
Tema 2. Modelo de Regresión Lineal y Estimación Mínimos Cuadrados Ordinarios
El Modelo de Regresión Lineal General (MRLG)
Estimación Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)
Interpretación de los parámetros, cambios de medida y forma funcional
Propiedades generales del estimador MCO
Tema 3. Propiedades de los estimadores MCO
Propiedades de los estimadores MCO de β
Estimación de la varianza del error y sus propiedades
Eficiencia de los estimadores MCO. El teorema de Gauss-Markov
Distribución muestral de los estimadores MCO con errores normales
Tema 4. Contraste de hipótesis en el Modelo de Regresión Lineal
Contrastes de hipótesis sobre un único coeficiente
Contrastes de hipótesis sobre una restricción lineal
Contrastes de hipótesis de múltiples restricciones lineales
Estimación en el MRL con restricciones lineales
Tema 5. Intervalos de confianza
Intervalos de confianza
Intervalos de confianza de un único coeficiente
Intervalos de confianza para una combinación lineal de los coeficientes
Tema 6. Modelos de Regresión Lineal con variables cualitativas
De variables cualitativas a variables binarias
Modelos con una única variable binaria
Modelos con variables binarias para múltiples categorías
Interacción con variables binarias
Tema 7. Predicción en el Modelo de Regresión Lineal
Predicción en el MRL
Intervalos de predicción para la media de la variable dependiente
Intervalos de predicción para un individuo
Tema 8. Problemas de Especificación
Inclusión de variables irrelevantes
Omisión de variables relevantes
Variables explicativas no observables y variables proxy
Tema 9. Heteroscedasticidad
Estimación MCO con heteroscedasticidad
Contrastes de heteroscedasticidad
Tema 10. Estimación Mínimos Cuadrados Generalizados
El estimador Mínimos Cuadrados Generalizados (MCG)
El estimador Mínimos Cuadrados Generalizados Factibles (MCGF)
Tema 11. El Modelo de Regresión Lineal con Series Temporales
El MRL con Series Temporales
Modelos Autorregresivos (AR)
Series Temporales Estacionarias
Series Temporales con Tendencia Lineal
Tema 12. Estimación MCO con Series Temporales
Propiedades del Estimador MCO para series temporales
Estimación de series temporales con tendencia lineal
Contrastes de hipótesis con series temporales. Contrastes de cambio estructural
Tema 13. Autocorrelación
Estimación MCO con Autocorrelación
Contrastes de Autocorrelación
Tema 14. Estimación MCG con Autocorrelación
Estimación MCGF con errores AR (1)
Estimación MCGF con errores AR (q)
Las actividades formativas de la asignatura se han elaborado con el objetivo de adaptar el proceso de aprendizaje a las diferentes capacidades, necesidades e intereses de los alumnos.
Las actividades formativas de esta asignatura son las siguientes:
En la programación semanal puedes consultar cuáles son las actividades concretas que tienes que realizar en esta asignatura.
Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:
Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:
ACTIVIDADES FORMATIVAS |
HORAS |
Clases, conferencias, técnicas expositivas | 45 |
Tutoría individual | 5,4 |
Participación en foros | 14,4 |
Lecturas complementarias dirigidas | 5,4 |
Estudio personal | 30,6 |
Resolución de ejercicios y su corrección | 41,4 |
Realización de pruebas de seguimiento y evaluación final | 7,2 |
Elaboración de casos prácticos | 30,6 |
Total | 180 |
Bibliografía básica
Manual de referencia
Únicamente las primeras páginas del manual (págs. 1-20, 23-50, 63-71, 73-91, 119-123, 253-257, 91-101 y 320-333) están disponibles en el aula virtual (Bajo licencia Cedro, para consulta, descarga e impresión), con el objetivo de que puedas empezar a estudiar la asignatura.
Tema 1
Tema 7
Tema 11
También deberás estudiar los apuntes elaborados por la UNIR, que están disponibles en el aula virtual.
Bibliografía complementaria
Fernández Gallastegui, A. (2005). Econometría. Madrid: Prentice Hall.
Greene, W. H. (1998). Análisis econométrico. Madrid: Prentice Hall.
Gujarati, D. (2004). Econometría. México: Ed. McGraw-Hill.
Peña, D. (2010). Análisis de series temporales. Madrid: Alianza Editorial.
El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:
0 - 4, 9 |
Suspenso |
(SS) |
5,0 - 6,9 |
Aprobado |
(AP) |
7,0 - 8,9 |
Notable |
(NT) |
9,0 - 10 |
Sobresaliente |
(SB) |
La calificación se compone de dos partes principales:
El examen se realiza al final del cuatrimestre y es de carácter PRESENCIAL y OBLIGATORIO. Supone el 60% de la calificación final (6 puntos sobre 10) y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO (es decir, obtener 3 puntos de los 6 totales del examen).
La evaluación continua supone el 40% de la calificación final (es decir, 4 puntos de los 10 máximos). Este 40% de la nota final se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo durante el cuatrimestre.
Ten en cuenta que la suma de las puntuaciones de las actividades de la evaluación continua es de 6 puntos. Así, puedes hacer las que prefieras hasta conseguir un máximo de 4 puntos (que es la calificación máxima que se puede obtener en la evaluación continua). En la programación semanal de la asignatura, se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.
SISTEMAS DE EVALUACIÓN |
PONDERACIÓN MIN. |
PONDERACIÓN MÁX. |
Participación en foros y otros medios participativos | 0 |
10 |
Elaboración de trabajos grupales | 0 |
10 |
Elaboración de ejercicios individuales | 0 |
20 |
Lecturas complementarias | 0 |
60 |
Aída Galiano Martínez
Formación: Doctora en Economía con mención de “Doctor Europeo”, por la Universidad de Alicante. Máster en Economía Cuantitativa y Licenciada en Economía.
Experiencia: Docente en diferentes universidades. Técnico Analista Económico en Consultoría Económica y autora de diferentes artículos científicos. Acreditada como profesor ayudante por ANECA.
Líneas de investigación: Análisis empírico del mercado laboral y movimientos migratorios basado en el análisis de la distribución de renta, desigualdad e indicadores de pobreza; Análisis de los cambios en la distribución de la renta y cobertura de los hogares ante fluctuaciones en renta.
Obviamente, al tratarse de formación online puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de actividades, trabajos y exámenes. Nosotros, para ayudarte, te proponemos los siguientes pasos:
Recuerda que en el aula virtual de Lo que necesitas saber antes de empezar puedes consultar el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: Correo, Foro, Sesiones presenciales virtuales, Envío de actividades, etc.
Ten en cuenta estos consejos…
|