| Competencias |
| Tipo A | Código | Competencias Específicas |
| Comun | ||
| AC3 | Aplicar tècniques d’anàlisi estadístic i computacional. | |
| Profesionalizador | ||
| Investigador | ||
| AR1 | Dominar tècniques avançades d’anàlisi estadístic i computacional. | |
| AR2 | Dur a terme informes i estudis tècnics. | |
| AR5 | Desenvolupar un treball d'investigació científica. | |
| Tipo B | Código | Competencias Transversales |
| Comun | ||
| BC1 | Desenvolupar idees i projectes originals | |
| BC2 | Treballar autònomament amb iniciativa | |
| BC3 | Resoldre problemes de manera efectiva aplicant coneixements i habilitats multidisciplinars en entorns institucionals nous i canviants. | |
| Tipo C | Código | Competencias Nucleares |
| Comun | ||
| CC1 | Ús de les eines específiques de TIC per al desenvolupament professional derivat del curs de postgrau | |
| CC3 | Desenvolupament d’habilitats informacionals | |
| Objetivos de aprendizaje |
| Objetivos | Competencias | ||
| Adquirir los fundamentos estadísticos de la teoría de la estimación en la que se sustentan la práctica totalidad de los modelos econométricos. | AC3 AR1 AR2 |
BC1 BC2 |
CC3 |
| Analizar aproximaciones alternativas en la definición de estimadores y comparar sus diferentes propiedades estadísticas. | AC3 AR1 AR5 |
BC3 |
CC1 |
| Contenidos |
| tema | Subtema |
| Probabilidad e inferencia. | Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Estimación. Contraste de hipótesis. |
| Estimadores E/O/M. | Definición y propiedades. Ejemplos de estimadores E/O/M. Computación. Inferencia. Contrastes de especificación y criterios de selección del modelo. |
| Otros principios de estimación. | Cuasi-máxima verosimilitud. Ecuaciones de estimación. Verosimilitud empírica. Métodos no paramétricos y semiparamétricos. |
| Planificación |
| Metodologías :: Pruebas | |||||||||
| Competencias | (*) Horas en clase | Horas fuera de clase | (**) Horas totales | ||||||
| Actividades introductorias |
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2 | 0 | 2 | |||||
| Sesión magistral |
|
56 | 76 | 132 | |||||
| Presentaciones/exposiciones |
|
12 | 0 | 12 | |||||
| Atención personalizada |
|
2 | 0 | 2 | |||||
| Pruebas prácticas |
|
2 | 0 | 2 | |||||
| (*) 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 | Presentacion del curso, metodologías, etc. |
| Sesión magistral | Analisis y presentación de materiales. Discusión de resultados. |
| Presentaciones/exposiciones | Exposición de resumenes críticos de las lecturas recomendadas. |
| Atención personalizada |
|
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| Evaluación |
| descripción | Peso | ||
| Presentaciones/exposiciones | Exposición por parte del alumno/a de un resumen crítico de las lecturas que se le asignen. La correcta realización de esta exposición garantiza la nota mínima para aprobar el curso (50%), de manera que la nota final se calculará sobre la puntuación obtenida en el examen final (50%). | 50% | |
| Pruebas prácticas | Un examen escrito al finalizar el curso. Las preguntas estarán referidas a los conceptos explicados durante el curso e incluirán tanto cuestiones eminentemente teóricas como problemas prácticos. En el examen se permitirá la utilización de las notas de clase como material de apoyo. Como prerequisito para la realización de este examen se exige la exposición por parte del alumno/a de un resumen crítico de las lecturas que se le asignen. La correcta realización de esta exposición garantiza la nota mínima para aprobar el curso (50%), de manera que la nota final se calculará sobre la puntuación obtenida en el examen final (50%). | 50% | |
| Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
| Fuentes de información |
| Básica |
Cameron, A.C. and Trivedi, P.K., Microeconometrics, Cambridge University Press, 2005
, , , |
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- Cameron, A.C. and Trivedi, P.K. (2005): Microeconometrics, Cambridge University Press. - Davidson, J. (2000): Econometric Theory, Blackwell. - Hayashi, F. (2000): Econometrics, Princeton University Press. - Mittelhammer, R.C., Judge, G.G. and Miller, D.J. (2000): Econometric Foundations, Cambridge University Press. - Wooldridge, J.M. (2002): Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, The MIT Press. |
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| Complementária | |||||||||
GMM Hansen, Lars Peter (1982): "Large Sample Properties of Generalized Method of Moments Estimators", Econometrica 50: 1029-1054. Arellano, Manuel and Bond, Stephen (1991): "Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations", The Review of Economic Studies 58: 277-297. Contrastes de especificación I Andrews, Donald W. K. (1988a): "Chi-Square Diagnostic Tests for Econometric Models. Introduction and Applications", Journal of Econometrics 37: 135-156. Andrews, Donald W. K. (1988b): "Chi-Square Diagnostic Tests for Econometric Models: Theory", Econometrica 56: 1419-1453. Contrastes de especificación II Newey, Whitney K. (1985): "Maximum Likelihood Specification Testing and Conditional Moment Tests", Econometrica 53: 1047-1070. Cameron, A. Colin and Trivedi, Pravin K. (1990): "Regression-based tests for overdispersion in the Poisson model", Journal of Econometrics 46: 347-364. Criterios de selección del modelo Cameron, A.C. and F.A.G. Windmeijer (1996): "R-squared measures for count data regression models with applications to health care utilization", Journal of Business and Economic Statistics 14: 209-220. Cameron, A.C. and F.A.G. Windmeijer (1997): "An R-squared measure of goodness of fit for some common nonlinear regression models", Journal of Econometrics 77: 329-342. Quantile regression Koenker, Roger and Bassett, Gilbert (1978): "Regression Quantiles", Econometrica 46: 33-50. Buchinsky, Moshe (1994): "Changes in the U.S. Wage Structure 1963-1987: Application of Quantile Regression", Econometrica 62: 405-458. Quasi-likelihood Gourieroux, C.; Monfort, A.; and Trognon A. (1984a): "Pseudo Maximum Likelihood Methods: Theory", Econometrica 52: 681-700. Gourieroux, C.; Monfort, A.; and Trognon A. (1984b): "Pseudo Maximum Likelihood Methods: Applications to Poisson Models", Econometrica 52: 701-720. Empirical Likelihood and GMM Imbens, Guido W. (1997): "One-Step Estimators for Over-Identified Generalized Method of Moments Models", The Review of Economic Studies 64: 359-383. Imbens, Guido W. (2002): "Generalized Method of Moments and Empirical Likelihood", Journal of Business & Economic Statistics 20: 493-506. Semiparametric methods Robinson, P. M. (1987): "Asymptotically Efficient Estimation in the Presence of Heteroskedasticity of Unknown Form", Econometrica 55: 875-891. Delgado, Miguel A. and Kniesner, Thomas J. (1997): "Count Data Models with Variance of Unknown Form: An Application to a Hedonic Model of Worker Absenteeism", The Review of Economics and Statistics 79: 41-49. |
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| Recomendaciones |