Econometría
Lengua de impartición principal: catalán
Otras lenguas de impartición: inglés, castellano
Responsable
El curso de Econometría parte de los conocimientos aportados por la Estadística Inferencial a la asignatura de Estadística II. La materia gira en torno a la presentación del modelo de regresión lineal múltiple con el detalle de las hipótesis básicas. Dado que el modelo de regresión lineal simple no se concreta dentro de los programas de Estadística, este será visto como un caso particular del modelo de regresión lineal múltiple (MRLM de ahora en adelante). Así, la estructura de la primera de las asignaturas econométricos versará sobre la presentación del MRLM, su inferencia, el tratamiento del modelo ante datos cualitativos y la posibilidad de que existan errores de especificación.
Conocimientos previos Estadística Inferencial.
El objetivo principal es introducir al estudiante en la terminología y conceptos básicos (especificación del modelo inicial, recogida de datos, aplicación de técnicas de estimación e inferencia estadística, interpretación de resultados y perfeccionamiento del modelo). Al mismo tiempo, se pretende, capacitarlo para interpretar, comprender y valorar de forma crítica los resultados econométricos así como proporcionarle la base adecuada para posteriormente ampliar conocimientos teóricos y aplicados, así como capacitarlo para realizar futuras predicciones y contrastaciones .
Adicionales:
Conocer cuáles son los problemas más habituales del MRLM: multicolinealidad, observaciones atípicas, heteroscedasticidad y autocorrelación.
Aplicar herramientas informáticas para la obtención de contrastes y soluciones de los problemas planteados.
Lección 1. Introducción.
1.1 Concepto de Econometría.
1.2 Modelos económicos y econométricos.
1.3 Elementos del modelo: relaciones, variables y parámetros.
1.4 Limitaciones de la Econometría.
Lección 2. El modelo clásico de regresión lineal múltiple: estimación.
2.1 Especificación.
2.2 Hipótesis básicas del modelo de regresión lineal múltiple estándar.
2.3 Estimación por mínimos cuadrados ordinarios (MCO). Propiedades estadísticas.
2.4 Análisis de los residuos y estimación de la varianza del término de perturbación.
2.5 Estimación máximo verosímil.
2.6 Medidas de bondad del ajuste y validación del modelo.
Lección 3. El modelo clásico de regresión lineal múltiple: contrastación de hipótesis y predicción.
3.1 Formulación de hipótesis.
3.2 Contrastación de restricciones lineales.
3.3 Estimación restringida por mínimos cuadrados (MCR).
3.4 Contrastación de significación individual y conjunta.
3.5 Predicción puntual y por intervalo.
3.6. Análisis de la permanencia estructural. Contraste de Chow.
Lección 4. Modelos de regresión con la inclusión de variables cualitativas.
4.1 Variables cualitativas y variables ficticias.
4.2 Especificación de las variables ficticias.
4.3 Introducción de variables ficticias en MRLM y aplicaciones.
Lección 5. Errores de especificación y forma funcional.
5.1 Errores en la especificación de las variables explicativas.
5.2 Problemas asociados con la omisión de variables relevantes.
5.3 Efectos de la inclusión de variables superfluas.
5.4 Errores en la especificación de la forma funcional y la perturbación aleatoria.
5.5 Consecuencias de la estimación por MCO: estimadores alternativos.
Contenidos adicionales
Lección 1. Problemas con la información muestral: multicolinealidad.
Lección 2. Problemas con la información muestral: observaciones atípicas e influyentes.
Lección 3. Incumplimiento de las hipótesis básicas en el término de perturbación.
Lección 4. Definición y causas del heteroscedasticidad.
Para superar la evaluación de la asignatura, los alumnos matriculados deberán mostrar su suficiencia en el programa. La suficiencia quedará probada y, en consecuencia, la evaluación de la asignatura será positiva, si el alumno consigue la calificación mínima de aprobado en alguna de las convocatorias oficiales.
Para lograr esta calificación mínima de aprobado, los alumnos deberán presentarse a la convocatoria oficial correspondiente, y superar el conjunto de pruebas y procedimientos que la asignatura establece. En todo caso, los alumnos que se presenten a las convocatorias oficiales, se examinarán de la totalidad del programa. El examen será estrictamente práctico.
Adicionalmente, durante el curso se realizará un examen parcial que puede ser liberador y entregas de ejercicios que contarán para la nota final. La nota final de la asignatura contará con la nota del examen final y porcentualmente la nota de un posible examen parcial o las prácticas llevadas a cabo (10-15%).
Gujarati, D.N. (1997). Econometría. 3 ª ed. McGraw-Hill.
Greene, W.H. (2000). Análisis econométrico. 3 ª edición. Prentice-Hall. New-York.
Artís, M., J. Suriñach, M. Claro, T. del Barrio y M. Guillén, (1999). Introducción a la econometría. UOC.
Johnston, J y Dinard, J. (2001). Métodos econométricos. Vicens-Vives.
Wooldridge, J. M. (2006). Introducción a la econometría. Thomson