| Código |
|
| A2 |
Identificar i anticipar problemes econòmics rellevants en relació amb l'assignació de recursos en general, tant en l'àmbit privat com en el públic |
| A3 |
Aportar racionalitat a l'anàlisi i a la descripció de qualsevol aspecte de la realitat econòmica |
| A5 |
Emetre informes d'assessorament sobre situacions concretes de l'economia (internacional, nacional o regional) o de sectors de la mateixa |
| A8 |
Identificar les fonts d'informació econòmica rellevant i el seu contingut |
| A10 |
Derivar de les dades, informació rellevant impossible de reconèixer per no professionals |
| B2 |
Resoldre problemes de forma efectiva |
| B3 |
Aplicar pensament crític, lògic i creatiu |
| C2 |
Utilitzar com a usuari les eines bàsiques en TIC |
| Objetivos |
Competencias |
| - Conèixer elements avançats del model de regressio lineal múltiple.
|
A2
A3
A8
|
|
|
| - Identificar i reconèixer les aplicacions del model a problemes micro (decisions individuals dels agents) i macroeconòmics (dimensió temporal de l'activitat econòmica).
|
A2
A3
A8
|
B3
|
|
| - Aplicar tècniques economètriques avançades a l'anàlisi empíric de problemes econòmics.
|
|
B2
|
|
| - Interpretar estadística i econòmicament els resultats obtinguts en l'estimació i contrast d'hipòtesis al voltant del comportament dels agents econòmics.
|
A5
A10
|
|
|
| - Utilitzar adequadament el software estadístic-economètric. |
|
|
C2
|
| tema |
Subtema |
| Tema 1. Modelos de elección discreta |
1.1 El modelo lineal de probabilidad.
1.2 Modelos Logit y Probit.
1.3 Inferencia en modelos de elección discreta.
1.4 Elección múltiple.
|
| Tema 2. Series Temporales univariantes |
2.1 Procesos estocásticos: definiciones.
2.2 Modelos lineales en procesos estocásticos estacionarios y ergódicos: autorregresivos, medias móviles y mixtos (ARMA).
2.3 Identificación, estimación y diagnosis: la metodología Box-Jenkins.
2.4 Predicción.
2.5 Procesos no estacionarios: Procesos Integrados y Raíces unitarias.
|
| Tema 3. Series Temporales multivariantes |
3.1 Modelos dinámicos con retardos distribuidos finitos: descripción y estimación.
3.2 Modelos dinámicos con retardos distribuidos infinitos: descripción y estimación.
3.3 Modelos de regresión para series no estacionarias: regresión espuria, cointegración y modelo de corrección del error.
|
| Tema 4. Modelos de ecuaciones simultáneas |
4.1 Modelos multiecuacionales.
4.2 Forma estructural y forma reducida.
4.3 El problema de la identificación.
4.4 Métodos de estimación.
4.5 Apendice: Modelos VAR.
|
| Metodologías :: Pruebas |
| |
Competencias |
(*) Horas en clase |
Horas fuera de clase |
(**) Horas totales |
| Actividades introductorias |
|
2 |
0 |
2 |
| |
| Sesión magistral |
|
28 |
42 |
70 |
| Practicas a través de TIC en aulas informáticas |
|
15 |
30 |
45 |
| Prácticas a través de TIC |
|
0 |
14 |
14 |
| |
| Atención personalizada |
|
1 |
1 |
2 |
| |
| Pruebas prácticas |
|
2 |
0 |
2 |
| Pruebas objetivas de preguntas cortas |
|
15 |
0 |
15 |
| |
(*) En el caso de docencia no presencial, serán las horas de trabajo con soporte virtual del profesor.
(**) Los datos que aparecen en la tabla de planificación son de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías
| |
descripción |
| Actividades introductorias |
Entendre els objectius que es persegueixen, els continguts que es treballaran i la metodologia que s'utilitzarà a l'assignatura. També s'ha d'entendre clarament quin son els criteris d'avaluació que s'utilitzarà a l'assignatura. |
| Sesión magistral |
Lectura i comprensió de les notes que es proporcionin per part del professor a travès del Campus Virtual. Aquestes notes són orientatives i s'hauran de completar amb les lectures de les Fonts d'Informació adicional que es proporcionan. |
| Practicas a través de TIC en aulas informáticas |
Seguiment i comprensió de la resolució de les pràctiques presentada pel professor. Les pràctiques estàn basades en enunciats que reflecteixin problemes tècnics i/o econòmics i es resoldran utilitzant bases de dades i software apropiats. Per tant, l'alumne ha d'aprendre a utilitzar aquest software per obtenir i interpretar els resultats numèrics. |
| Prácticas a través de TIC |
L'alumne haurà de resoldre pràtiques similars a les realitzades de manera guiada. |
| |
| Atención personalizada |
| Sesión magistral |
| Practicas a través de TIC en aulas informáticas |
| Prácticas a través de TIC |
|
|
descripción |
| Es recomanable que l'alumne aprofiti l'atenció personalitzada per tal de resoldre els dubtes relacionats amb els conceptes teòrics i la resolució de les pràctiques (sofware, interpretació de resultats numèrics, etc.). |
|
| |
descripción |
Peso |
| Pruebas prácticas |
Aquesta prova te caràcter obligatori i es durà a terme durant el periode d'examens, un cop acabada la docència de l'assignatura. La prova consistirà de varis exercicis similars als de les pràctiques realitzades durant el curs acadèmic. Els exercis constaran de varies preguntes en les que l'alumne haura de demostrar la seva capacitat per aplicar els conceptes teòrics de la regressió lineal a problemes econòmics concrets. També haurà de demostrar la seva capacitat per interpretar els resultats numèrics obtesos, tant en termes estadístics com econòmics. |
80%-100% |
| Pruebas objetivas de preguntas cortas |
Aquestes proves tenen caràcter voluntari i es duran a terme desprès de cada sessió de pràctiques. Les proves faran referència als aspectes metodològics, tant teòrics com pràctics, que s'hagin tractar en les sessións magistrals i de pràctiques prèvies. |
0%-20% |
| |
|
Otros comentarios y segunda convocatoria |
|
Els criteris per a l'avaluació de la segona convocatòria seran els mateixos que els de la primera convocatòria. |
| Básica |
|
Gujarati,
D.N. (1997): Econometría, Ed. McGraw-Hill,
Mexico.
Johston,
J. y Dinardo, J. (2001): Métodos de
econometría, Ed. Vicens Vives.
Novales,
A. (1993): Econometría, Ed. McGraw-Hill,
Madrid.
Uriel, E. y Peiró, A. (2000): Introducción al análisis de series
temporales, Ed. AC
|
| Complementária |
|
Baltagi,
B.H. (1999): Econometrics, Ed.
Springer-Verlag. Green, W.G. (2000): Análisis Econométrico, Ed. Prentice Hall. |
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
| ESTADÍSTICA I/16061005 | | ESTADÍSTICA II/16061006 | | ANÁLISIS MATEMÁTICO I/16061013 | | ANÁLISIS MATEMÁTICO II/16061014 | | ECONOMETRÍA I/16062017 |
|
(*)La Guía docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la URV. Este documento es público y no es modificable, excepto en casos excepcionales revisados por el órgano competente o debidamente revisado de acuerdo la normativa vigente. |
|