Econometría
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.
Responsable
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).
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.
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.
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.
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.
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
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.