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Tipo A
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Código |
Competencias Específicas | | | A2 |
Dominar los métodos e instrumentos básicos para el análisis de la realidad empresarial
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| | A3 |
Ser capaz de buscar, analizar e interpretar información cuantitativa y cualitativa de carácter financiero, económico, social y legal, relevante para la toma de decisiones empresariales y económicas
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Tipo B
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Código |
Competencias Transversales | | | B1 |
Aprender a aprender |
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Tipo C
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Código |
Competencias Nucleares | | | C2 |
Utilizar de manera avanzada las tecnologías de la información y la comunicación. |
| | C4 |
Expresarse correctamente de manera oral y escrita en una de las dos lenguas oficiales de la URV. |
| Resultados de aprendizaje |
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Tipo A
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| | A2 |
Conoce elementos avanzados del modelo de regresión lineal y de elección discreta.
Aplica técnicas econométricas el análisis empírico de problemas microeconómicos
| | | A3 |
Identifica y reconoce las aplicaciones de los modelos a problemas microeconómicos (dimensión temporal y espacial de la actividad económica).
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Tipo B
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| | B1 |
Pregunta para aprender y se interesa para aclarar sus dudas.
Realiza preguntas inteligentes que cuestionan lo que ha aprendido y muestra iniciativa en la búsqueda de información.
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Tipo C
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| | C2 |
Utiliza programario para la comunicación off-line: editores de textos, hojas de cálculo y presentaciones digitales.
| | | C4 |
Produce un texto oral bien estructurado, claro y eficaz.
Produce un texto escrito bien estructurado, claro y rico.
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| tema |
Subtema |
| TEMA 1: INTRODUCCIÓN |
1.1. Naturaleza de los datos para el análisis económico
1.2. Regresión Múltiple
1.3. Estimación Máximo Verosímil
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| TEMA 2: MODELS DE RESPOSTA MÚLTIPLE NOMINAL. |
2.1. Modelo Logit Multinomial
2.2. Interpretación de los parámetros
2.3. Bondad del Ajuste
2.4. Modelo Logit Condicional
2.5. Interpretación de los parámetros
2.6. Axioma de independencia de alternativas irrelevantes
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| TEMA 3: MODELS DE RESPOSTA MÚLTIPLE ORDINAL |
3.1. Modelo Multinomial Ordenado
3.2. Modelo Logit Ordenado en Rangos
3.3. Modelo Probit para datos en intervalos
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| TEMA 4: MODELS DE RESPOSTA MÚLTIPLE CARDINAL |
4.1. Modelos basados en la distribución de Poisson
4.2. Modelos basados en la distribución Binomial Negativa
4.3. Modelos modificados en el cero
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| TEMA 5: MODELS PER VARIABLES DEPENDENTS LIMITADES |
5.1. Censura y muestras seleccionadas
5.2. Modelos de regresión truncados
5.3. Modelos de regresión censurados
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| Metodologías :: Pruebas |
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Competencias |
(*) Horas en clase
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Horas fuera de clase
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(**) Horas totales |
| Actividades introductorias |
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2 |
0 |
2 |
| Sesión magistral |
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10 |
16 |
26 |
| Practicas a través de TIC en aulas informáticas |
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11 |
15 |
26 |
| Atención personalizada |
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2 |
0 |
2 |
| Laboratorios virtuales |
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25 |
43 |
68 |
| |
| Pruebas objetivas de tipo test |
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8 |
8 |
16 |
| Pruebas prácticas |
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2 |
8 |
10 |
| |
(*) 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
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descripción |
| Actividades introductorias |
Presentación del curso, metodologías, etc. |
| Sesión magistral |
Discusión de las notas que se proporcionan por parte del profesor a través del Campus Virtual. Estas notas son orientativas y se han de completar con las fuentes de información adicional que se proporcionan y con las explicaciones y recomendaciones del profesor. |
| Practicas a través de TIC en aulas informáticas |
Seguimiento y comprensión de la resolución de las prácticas presentadas por el profesor. Las prácticas están basadas en enunciados que reflejan problemas económicos y se resolverán usando bases de datos y software apropiado. El alumno ha de aprender a utilizar este software para obtener e interpretar los resultados numéricos.
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| Atención personalizada |
Resolución de dudas relacionadas con los conceptos teóricos y la resolución de las prácticas (softwar, interpretación de resultados numéricos, etc.).
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| Laboratorios virtuales |
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descripción |
|
Resolución de dudas relacionadas con los conceptos teóricos y la resolución de las prácticas (softwar, interpretación de resultados numéricos, etc.). |
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Metodologías |
Competencias
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descripción |
Peso |
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| Pruebas prácticas |
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El examen final. Esta prueba tendrá lugar durante el periodo de exámenes, una vez acabada la docencia de la asignatura. La prueba consistirá en varios ejercicios similares a las prácticas realizadas durante el curso académico. |
55% |
| Pruebas objetivas de tipo test |
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Preguntas tipo test a resolver utilizando un conjunto de datos y el programa econométrico GRETL. Se realizarán 4 pruebas de este tipo (una después de cada tema). Cada una contará un 7%. |
28% |
| Otros |
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Otros comentarios y segunda convocatoria |
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La evaluación en la segunda convocatoria se basará en una prueba práctica similar a la realizada en la primera convocatoria. La nota del trabajo y de las pruebas parciales se guardaran (con el mismo porcentaje que en la primera convocatoria) siempre que mejoren la nota de la prueba práctica realizada en la segunda convocatoria. |
| Básica |
Green, W.G. , Análisis Econométrico, 2000,
Gujarati, D. N., Econometría, 2010,
Cameron, A.C. and Trivedi, P.K, Microeconometrics, 2005,
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| Complementaria |
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| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
| ESTADÍSTICA I/16224007 | | INTRODUCCIÓN A LA MICROECONOMÍA/16224004 | | ECONOMETRÍA I/16224114 | | MICROECONOMÍA/16224103 | | ESTADÍSTICA II/16224104 | | ECONOMETRÍA II/16224115 |
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(*)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. |
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