DADES IDENTIFICATIVES 2011_12
Assignatura (*) ECONOMETRIA I Codi 16224114
Ensenyament
Grau d'Economia (2009)
Cicle 1r
Descriptors Crèd. Tipus Curs Període
6 Obligatòria Segon Segon
Llengua d'impartició
Castellà
Departament Economia
Coordinador/a
DÍAZ SERRANO, LUIS
Adreça electrònica juanmanuel.lopezrey@urv.cat
luis.diaz@urv.cat
nektarios.aslanidis@urv.cat
Professors/es
LÓPEZ-REY LAURENS, JUAN MANUEL
DÍAZ SERRANO, LUIS
ASLANIDIS ., NEKTARIOS
Web
Descripció general Este curso constituye una introducción a la modelización econométrica de problemas de interés económico. El curso pretende proporcionar conocimientos básicos sobre el modelo de regresión lineal múltiple, con especial énfasis en la interpretación estadística y económica de los resultados obtenidos en este tipo de modelos. Al finalizar el curso el/la alumno/a deberá estar plenamente familiarizado/a con los medios informáticos que se requieren para obtener estos resultados y con los conceptos fundamentales de distribución muestral, esperanza condicional, estimador versus estimación, inferencia estadística, mínimos cuadrados ordinarios y proceso generador de los datos. Con la aplicación del modelo de regresión lineal múltiple a ejemplos ilustrativos los/las alumnos/as aprenderán a estimar la magnitud de las relaciones económicas y a contrastar hipótesis en torno al comportamiento de los agentes.

Competències
Tipus A Codi Competències Específiques
 A2 Dominar els mètodes i instruments bàsics per a l'anàlisi de la realitat empresarial.
 A6 Analitzar els diversos contexts professionals en els que treballa un economista: la cojuntura econòmica, el sector, el mercat, l'empresa i el departament en qüestió.
 A8 Elaborar informes d'assessorament sobre situacions concretes de l'economia (internacional, nacional, regional o local) o de sectors de la mateixa.
Tipus B Codi Competències Transversals
 B3 Aplicar el pensament crític, lògic i creatiu, demostrant capacitat d’innovació.
 B5 Treballar en equip de forma cooperativa i responsabilitat compartida.
Tipus C Codi Competències Nuclears
 C2 Utilitzar de manera avançada les tecnologies de la informació i la comunicació.
 C4 Expressar-se correctament de manera oral i escrita en una de les dues llengües oficials de la URV.

Resultats d'aprenentage
Tipus A Codi Resultats d'aprenentatge
 A2 Coneix elements bàsics del model de regressió lineal múltiple.
Utilitza adequadament el software economètric i sap aplicar tècniques economètriques avançades a l'anàlisi empíric de problemes econòmics.
 A6 És capaç d'entendre dades de la cojuntura econòmica tant a nivell agregat com per sectors.
És capaç de treballar amb dades empresarials per a elaborar informes sobre el funcionament de l'empresa.
 A8 Interpreta econòmicament els resultats obtinguts en l’estimació i contrast d’hipòtesis de models bàsics i és capaç d'explicar-los en un informe escrit.
Identifica i reconeix les aplicacions del model a problemes microeconòmics (decisions de les empreses) i macroeconòmics (dimensió temporal de l'activitat econòmica).
Tipus B Codi Resultats d'aprenentatge
 B3 Reflexiona sobre les noves formes de fer les coses
Identifica els resultats de la innovació
Troba nous mètodes per fer les coses
 B5 Col·labora en la definició, organització i distribució de les tasques del grup
Té en compte els punts de vista dels demés i retroalimenta de forma constructiva
Accepta i compleix les normes del grup
Tipus C Codi Resultats d'aprenentatge
 C2 Coneix el maquinari bàsic dels ordinadors
Coneix el sistema operatiu com a gestor del maquinari i el programari com eina de treball
 C4 Produeix un text oral ben estructurat, clar i eficaç
Produeix un text escrit ben estructurat, clar i ric

Continguts
Tema Subtema
Tema 1. Regresión lineal y MCO. 1.1. Esperanza condicional y modelo de regresión lineal.
1.2. Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios.
1.3. Propiedades del estimador MCO.
1.4. Inferencia en el Modelo de Regresión Lineal Estándar.
1.5. Evaluación del modelo: bondad del ajuste, significación conjunta y predicción.
1.6. Apéndice: El estimador de máxima verosimilitud.
Tema 2. Restricciones lineales, forma funcional y variables ficticias. 2.1. Restricciones lineales.
2.1.1 Contrastes de cambio estructural y estabilidad en el modelo.
2.2. Formas funcionales alternativas.
2.2.1 Modelos intrínsicamente lineales.
2.2.2 Funciones no lineales de las variables explicativas: transformaciones polinómicas y logarítmicas.
2.2.3 Contrastes sobre la forma funcional.
2.3. Modelos con variables explicativas “ficticias”.
2.3.1 Interpretación de los coeficientes.
2.3.2 Interacciones entre variables discretas y/o continuas.
2.3.3 Regresión por tramos.
Tema 3. Problemas con los datos y errores de especificación. 3.1. Observaciones influyentes y Normalidad.
3.2. Multicolinealidad.
3.3. Omisión (Inclusión) de regresores (ir)relevantes.
3.4. Endogeneidad.
Tema 4. Perturbaciones no esféricas: Heteroscedasticidad y Autocorrelación. 4.1. Causas y consecuencias de la heteroscedasticidad.
4.2. Contrastes para la detección de la heteroscedasticidad.
4.3. Estimación por Mínimos Cuadrados Generalizados (Factibles).
4.4. Causas y consecuencias de la autocorrelación.
4.5. Contrastes para la detección de la autocorrelación.
4.6. Estimación iterativa (Cochrane-Orcutt) y en dos etapas (Durbin).

Planificació
Metodologies  ::  Proves
  Competències (*) Hores a classe
Hores fora de classe
(**) Hores totals
Activitats Introductòries
C4
4 2 6
Sessió Magistral
A2
A6
A8
B5
28 42 70
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques
A2
A6
A8
C2
24 24 48
Pràctiques a través de TIC
A2
A6
A8
C2
0 18 18
Atenció personalitzada
1 1 2
 
Proves objectives de preguntes curtes
A2
A6
A8
B3
4 0 4
Proves pràctiques
A2
A6
A8
B3
2 0 2
 
(*) En el cas de docència no presencial, són les hores de treball amb suport vitual del professor.
(**) Les dades que apareixen a la taula de planificació són de caràcter orientatiu, considerant l’heterogeneïtat de l’alumnat

Metodologies
Metodologies
  Descripció
Activitats Introductòries 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 quins són els criteris d'avaluació que s'utilitzarà a l'assignatura.
Sessió Magistral Exposició dels continguts de l'assignatura.
Continguts que s'hauran de completar amb les lectures recomenades pel professor/a
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques 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.
Pràctiques a través de TIC L'alumne haurà de resoldre pràtiques similars a les realitzades de manera guiada.

Atenció personalitzada
Descripció
És 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 (software, interpretació de resultats numèrics, etc.).

Avaluació
Metodologies Competències Descripció Pes        
Proves pràctiques
A2
A6
A8
B3
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 preguntes conceptuals i exercicis similars als de les pràctiques realitzades durant el curs acadèmic. Els exercicis 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. 70%
Proves objectives de preguntes curtes
A2
A6
A8
B3
Aquestes proves formen part de l'avaluació continuada i es duran a terme dues com a minim.Les proves faran referència als aspectes metodològics, tant teòrics com pràctics, necessaris per a la resolució dels problemes analitzats. 30%
Altres  
 
Altres comentaris i segona convocatòria

Segona convocatoria: Prova amb un pes del 100%.


Fonts d'informació

Bàsica

Kennedy, P. (1998): A Guide to Econometrics, Blackwell.
Novales, A. (1997): Estadística y Econometría, McGraw-Hill.
Stock, J. and Watson, M. (2002): Introduction to Econometrics, Pearson Addison Wesley.

Complementària

Recomanacions


Assignatures que es recomana haver cursat prèviament
ESTADÍSTICA I/16224007
MATEMÀTIQUES I/16224008
MATEMÀTIQUES II/16224009
ESTADÍSTICA II/16224104
(*)La Guia docent és el document on es visualitza la proposta acadèmica de la URV. Aquest document és públic i no es pot modificar, llevat de casos excepcionals revisats per l'òrgan competent/ o degudament revisats d'acord amb la normativa vigent