Asignatura

Econometría

  • código 10313
  • curso 3
  • periodo Semestre 1
  • tipo OB
  • créditos 3

Lengua de impartición principal: catalán

Otras lenguas de impartición: inglés, castellano

En caso de que el alumno esté matriculado en la línea en inglés se impartirá la docencia de esta asignatura en este idioma.

Profesorado

Responsable

Dr. Manuel Fernando FLORES - mflores@uic.es

Horario de atención

Martes de 13:00 h a 14:00 h o jueves de 16:00 h a 17:00 h. Ubicación: edificio Terré, D-D001. Importante: enviar un mensaje electrónico con anterioridad para confirmar la reunión con el instructor (mflores@uic.es).

Presentación

Este es un curso introductorio de econometría para estudiantes de grado. El objetivo principal es introducir el modelo de regresión lineal múltiple (MRLM), que es el método cuantitativo más utilizado para el análisis empírico en economía, administración de empresas y otras ciencias sociales. El MRLM puede usarse para estimar relaciones económicas, probar teorías económicas y evaluar e implementar políticas gubernamentales y empresariales. El énfasis en este curso está en comprender e interpretar los supuestos del MRLM mediante aplicaciones empíricas reales. El curso incluye sesiones regulares de ejercicios en los que se plantea la resolución de problemas teóricos y prácticos utilizando, para estos últimos, el software econométrico Stata. Los conjuntos de problemas se enfocarán en aplicaciones en varios campos, incluidos la economía de la salud, la economía laboral y la economía empresarial.

Requisitos previos

Se requieren conocimientos básicos de estadística, probabilidad y álgebra matricial, para lo que se recomienda consultar los apéndices A-D en el libro de texto Introducción a la econometría, de Wooldridge.

Objetivos

El objetivo principal es introducir al estudiante en la terminología y los conceptos básicos (especificación del modelo inicial, búsqueda de datos, aplicación de técnicas de estimación e inferencia estadística, interpretación de resultados y perfeccionamiento del modelo). Asimismo, 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 para realizar futuras predicciones y contrastaciones.

Adicionales:

Conocer cuáles son los problemas más habituales del MRLM (omisión de variables relevantes y otros problemas de especificación).

Aplicar herramientas informáticas para obtener contrastes y soluciones de los problemas planteados.

 




Competencias

  • 19 - Analizar las variables cuantificables del entorno económico e incorporarlas en la toma de decisiones.
  • 41 - Ser capaz de sintetizar descriptivamente la información.
  • 42 - Ser capaz de analizar fenómenos económicos de forma empírica.
  • 43 - Adquirir habilidad en el manejo de software estadístico.
  • 44 - Ser capaz de seleccionar el método econométrico adecuado.
  • 45 - Ser capaz de trabajar con textos académicos.
  • 52 - Ser capaz de desarrollar aptitudes en las relaciones interpersonales y de trabajo en equipo.
  • 53 - Adquirir habilidades para el aprendizaje autónomo.
  • 54 - Ser capaz de expresar ideas y argumentos de manera ordenada y coherente tanto oralmente como de forma escrita.
  • 64 - Capacidad de planificación y organización del trabajo.
  • 65 - Adquirir la capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica.
  • 66 - Capacidad de recuperación y tratamiento de la información.
  • 50 - Aquirir la capacidad de relacionar conceptos y realizar ejercicios de análisis y de síntesis.
  • 51 - Desarrollar habilidades en la toma de decisiones.

Resultados de aprendizaje

Al terminar el curso los/las alumnos/as tendrán un dominio básico del análisis de regresión lineal y del software econométrico STATA que les permita diseñar un modelo econométrico, estimarlo e interpretar sus resultados de estimación.  

Los/las alumnos/as serán capaces de entender trabajos empíricos que utilicen las técnicas econométricas estudiadas.

Los/las alumnos/as serán capaces de apoyarse en datos reales y en su análisis mediante modelos de regresión lineal para realizar recomendaciones de política económica o empresarial, así como para la toma de decisiones económicas y empresariales.

Contenidos

Lección 1. Introducción

1.1. El 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. 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. Contraste de restricciones lineales.

3.3. Estimación restringida por mínimos cuadrados (MCR).

3.4. Contraste de significación individual y conjunta.

3.5. Predicción puntual y por intervalo.

3.6. Análisis de cambio 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 al 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 de 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 de la heteroscedasticidad

Metodología y actividades formativas

Las clases del curso presentarán de forma teórica las técnicas utilizadas y se proporcionarán sesiones prácticas con el uso de un software econométrico. El alumno realizará ambos métodos de forma individual, tanto en clase como posteriormente, para comprender mejor los contenidos.

Sistemas y criterios de evaluación

Evaluación continua (40% de la nota):

  • Se recogerán ejercicios (en algunos casos sin previo aviso) que se habrán elaborado en casa o en clase (10%). Estos ejercicios tendrán una fecha y hora de entrega y NO se evaluarán NI se aceptarán si no se entregan dentro del plazo establecido, a no ser que la ausencia esté justificada por un motivo de causa mayor (no se aceptan viajes ni tarjetas de embarque como justificante, y para justificar una causa de salud se necesita un justificante médico).
  • Trabajo final en grupo (20%).
  • Participación y buena actitud en clase (10%).
  • La nota de evaluación continua NO se tendrá en cuenta para la nota final de la segunda convocatoria, en la que la nota final de la asignatura dependerá únicamente del examen final de segunda convocatoria.

Examen parcial (20% de la nota):

  • El examen parcial NO liberará materia del examen final.

Examen final (40% de la nota)*:

  • El examen final cubrirá TODAS las clases.
  • Para aprobar el curso y para que se valore la evaluación continua habrá que obtener al menos un 5 sobre 10 en el examen final.

Examen de segunda convocatoria:

  • En caso de no aprobar el examen final, habrá una segunda convocatoria en junio. En este caso, la calificación final de la asignatura dependerá únicamente del examen de segunda convocatoria, es decir, la evaluación continua NO se tendrá en cuenta.
  • De acuerdo con la normativa académica de la Facultad, la nota máxima que se puede obtener en el examen de segunda convocatoria es de un 7 sobre 10.

Observaciones:

* Para aprobar la asignatura es indispensable sacar al menos un 5 en el examen final de la asignatura; si no, hay que ir directamente a segunda convocatoria. Si la nota del examen de la primera convocatoria es inferior a 5, la nota final de la primera convocatoria será como máximo de 4,5 (independientemente de la nota de evaluación continua).

** ASISTENCIA OBLIGATORIA: para poder realizar cualquier examen (final o segunda convocatoria), se deberá atender necesariamente a más de un 75% de las clases. En el caso de faltar (de forma justificada o injustificada) a más de 4 clases, no se podrá realizar el examen. Por lo tanto, solo se permite faltar a un máximo de 4 clases a lo largo del curso académico. En esta asignatura el profesorado no necesita saber los motivos que justifican (o no) la falta de asistencia a las clases. Esta regla no se aplica a los estudiantes-deportistas profesionales. En este caso, por favor, contactar directamente con el profesorado (mflores@uic.es).

Bibliografía y recursos

Wooldridge, J. M. (2009). Introducción a la econometría: Un enfoque moderno, CENGAGE Learning, 4a. edición

Gujarati, D.N. (1997). Econometría. 3 ª ed. McGraw-Hill.

Newbold, P., Carlson, W., & Thorne, B. (2012). Statistics for Business and Economics. Pearson Higher Ed. 

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.

Angrist, J.D. and Pischke, J-S. (2009) Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton University Press.


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