Nombre: ECONOMETRIA
Código: 510103007
Carácter: Obligatoria
ECTS: 6
Unidad Temporal: Cuatrimestral
Despliegue Temporal: Curso 3º - Primer cuatrimestre
Menciones/Especialidades:
Lengua en la que se imparte: Castellano
Carácter: Presencial
[CB3 ]. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
[CG2 ]. Aplicar los métodos matemático-estadísticos y las tecnologías de la información y la comunicación para el tratamiento, valoración, y previsión de la información económico-empresarial
[CE26 ]. Mostrar el proceso de modelización en economía
[CT4 ]. Utilizar con solvencia los recursos de información
Aplicar la técnica de mínimos cuadrados ordinarios para realizar un análisis de regresión
Medir la bondad de ajuste de un modelo de regresión
Identificar los problemas que presentan los estimadores minimocuadráticos cuando se incumple(n) algún(os) supuesto(s) en los que se basa el modelo clásico de regresión lineal
Resolver los problemas que ocasiona el incumplimiento de algún(os) supuesto(s) en los que se basa el modelo clásico de regresión lineal
Contrastar la veracidad de una hipótesis económica a partir de la evidencia empírica, la introspección o la Teoría Económica y elaborar predicciones sobre hechos económicos analizando su fiabilidad
Encontrar en las fuentes de información especializadas el software específico de la asignatura y los datos necesarios para un analizar un problema econométrico
Introducción a la regresión lineal, al contraste de hipótesis y a la predicción. Problemas de especificación e inferencia. Heteroscedasticidad y autocorrelación. Extensiones al análisis econométrico básico.
PARTE I: EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL CLÁSICO
1. Regresión lineal
1.1 ¿Qué es la econometría?
1.2 El análisis de regresión: función de regresión poblacional y muestral.
1.3 El método de mínimos cuadrados ordinarios.
1.4 El coeficiente de determinación.
1.5 El modelo de regresión lineal clásico: supuestos fundamentales.
1.6 Propiedades de los estimadores.
2. Contraste de hipótesis y predicción
2.1 Distribución normal y asociadas a la normal.
2.2 Contrastes de hipótesis.
2.3 Predicción.
PARTE II: INCUMPLIMIENTO DE LAS HIPÓTESIS BÁSICAS.
3. Problemas de especificación e inferencia.
3.1 Error de especificación.
3.2 Multicolinealidad.
3.3 Cambio estructural con variables ficticias.
3.4. La hipótesis de normalidad.
4. Heteroscedasticidad y autocorrelación.
4.1 Causas y consecuencias de la heteroscedasticidad.
4.2 Detección de la heteroscedasticidad.
4.3 Estimación en presencia de heteroscedasticidad.
4.4 Causas y consecuencias de la autocorrelación.
4.5 Detección de la autocorrelación.
4.6 Estimación en presencia de autocorrelación.
PARTE III: EXTENSIONES.
5. Modelos de regresión con variables explicativas cualitativas.
5.1. Regresión con variables explicativas cualitativas: el modelo anova.
5.2. Regresión con variables explicativas cualitativas y cuantitativas.
5.3. Efectos interacción.
PARTE I: EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL CLÁSICO
Bloque Práctico 1: Introducción al programa Gretl, a los Mínimos Cuadrados Ordinarios y a la extracción de información a través de bases de datos. Se corresponde con la Parte I y Tema 1 (PI.1) del programa de Teoría. Bloque Práctico 2: Ejercicios para contrastar la significatividad individual, conjunta de una estimación, restricciones lineales y su capacidad predictiva. Se corresponde con PI.2 del programa de Teoría. Se realizarán también con Gretl.
PARTE II: INCUMPLIMIENTO DE LAS HIPÓTESIS BÁSICAS.
Bloque Práctico 3: Ejercicios de sesgo de especificación, multicolinealidad, cambio estructural y contraste de la hipótesis de normalidad en el término de perturbación aleatoria. Se corresponde con PII.3 del programa de Teoría. Se realizarán también con Gretl. Bloque Práctico 4: Ejercicios de heterocedasticidad y de autocorrelación. Se corresponde con PII.4 del programa de Teoría. Se realizarán también con Gretl.
PARTE III: EXTENSIONES.
Bloque Práctico 5: Ejercicio de estimación de modelos con variables explicativas cualitativas (estudio de la brecha de género). Se corresponde con PIII.5 del programa de Teoría. Se realizarán también con Gretl.
La Universidad Politécnica de Cartagena considera como uno de sus principios básicos y objetivos fundamentales la promoción de la mejora continua de las condiciones de trabajo y estudio de toda la Comunidad Universitaria. Este compromiso con la prevención y las responsabilidades que se derivan atañe a todos los niveles que integran la Universidad: órganos de gobierno, equipo de dirección, personal docente e investigador, personal de administración y servicios y estudiantes. El Servicio de Prevención de Riesgos Laborales de la UPCT ha elaborado un "Manual de acogida al estudiante en materia de prevención de riesgos" que puedes encontrar en el Aula Virtual, y en el que encontraras instrucciones y recomendaciones acerca de cómo actuar de forma correcta, desde el punto de vista de la prevención (seguridad, ergonomía, etc.), cuando desarrolles cualquier tipo de actividad en la Universidad. También encontrarás recomendaciones sobre cómo proceder en caso de emergencia o que se produzca algún incidente. En especial, cuando realices prácticas docentes en laboratorios, talleres o trabajo de campo, debes seguir todas las instrucciones del profesorado, que es la persona responsable de tu seguridad y salud durante su realización. Consúltale todas las dudas que te surjan y no pongas en riesgo tu seguridad ni la de tus compañeros.
PART I: THE CLASSICAL LINEAR REGRESSION MODEL
1. Linear Regression
1.1 What is Econometrics?
1.2 Regression Analysis: Population regression function, Sample regression function
1.3 The method of Ordinary Least Squares.
1.4 Coefficient of determination.
1.5 The classical linear regression model: the assumptions underlying the method of least squares.
1.6 Properties of estimators.
2. Testing statistical hypotheses and Prediction
2.1 Normal distribution and probability distribution related to the normal.
2.2 Hypothesis testing.
2.3 Prediction.
PART II: RELAXING THE ASSUMPTIONS OF THE CLASSICAL MODEL
3. Specification and inference problems.
3.1 Specification errors.
3.2 Multicollinearity.
3.3 Stuctural change with dummy variables.
3.4. Normality assumption.
4. Heterocedasticity and autocorrelation.
4.1 The nature and consequences of heterocedasticity.
4.2 Detecting heterocedasticity.
4.3 OLS in presence of heterocedasticity.
4.4 The nature and consequences of autocorrelation.
4.5 Detecting autocorrelation.
4.6 OLS in presence of autocorrelation.
PART III: EXTENSIONS
5. Models of Regression with Qualitative Explanatory variables.
5.1 Regression with explanatory qualitative variables: the anova model.
5.2 Regression with explanatory qualitative and quantitative variables.
5.3 Interaction effects.
Clase en aula convencional: teoría, problemas, casos prácticos, seminarios, etc
Clase expositiva empleando el método de la lección. Resolución de dudas planteadas por los estudiantes en clase.
Esta actividad permite el desarrollo de las competencias CB3, CG2 y CE26 y esta relacionada con los resultados de aprendizaje de la asignatura siguientes:
- Aplicar la técnica de mínimos cuadrados ordinarios para realizar un análisis de regresión
- Medir la bondad de ajuste de un modelo de regresión
- Identificar los problemas que presentan los estimadores minimocuadráticos cuando se incumple(n) algún(os) supuesto(s) en los que se basa el modelo clásico de regresión lineal
- Resolver los problemas que ocasiona el incumplimiento de algún(os) supuesto(s) en los que se basa el modelo clásico de regresión lineal
- Contrastar la veracidad de una hipótesis económica a partir de la evidencia empírica, la introspección o la Teoría Económica y elaborar predicciones sobre hechos económicos analizando su fiabilidad
14.25
100
Clase en aula de informática: prácticas
Se explica el funcionamiento del programa econométrico Gretl, se obtienen datos de fuentes estadísticas y se interpretan los resultados obtenidos, se realizan problemas y se potencia en clase la participación de los estudiantes.
Esta actividad permite el desarrollo de todas las competencias de la asignatura y está relacionada con todos sus resultados de aprendizaje.
42.75
100
Actividades de evaluación (sistema de evaluación continua)
Demostración de conocimientos mediante exámenes.
Ejercicio práctico individual utilizando el programa econométrico Gretl.
Tanto los exámenes como el ejercicio práctico evalúan todos los resultados de aprendizaje y permiten el desarrollo de todas las competencias de la asignatura.
3
100
Actividades de evaluación (sistema de evaluación final)
Demostración de conocimientos mediante exámenes.
Ejercicio práctico individual de interpretación de resultados obtenidos con el programa econométrico Gretl.
Con esta actividad se evalúan todos los resultados de aprendizaje y permite el desarrollo de todas las competencias de la asignatura.
5
100
Tutorías
Resolución de dudas sobre teoría, la resolución de los ejercicios prácticos y la tarea con Gretl.
Esta actividad permite el desarrollo de todas las competencias de la asignatura y está relacionada con todos sus resultados de aprendizaje.
9
50
Trabajo del estudiante: estudio o realización de trabajos individuales o en grupo
Trabajo autónomo necesario para consolidar el aprendizaje del manejo del software libre Gretl y la interpretación de los resultados obtenidos
Estudio y resolución de ejercicios.
Esta actividad permite el desarrollo de todas las competencias de la asignatura y está relacionada con todos sus resultados de aprendizaje.
76
0
Exámenes escritos u orales
Demostración de conocimientos mediante la realización de dos exámenes parciales (que suponen un 35% de la nota final cada uno de ellos).
Las características de cada examen parcial son las siguientes:
- Examen tipo test de respuesta múltiple con tres opciones donde solo una es correcta.
- Las respuestas incorrectas penalizan. Las preguntas sin contestar no penalizan.
- Las preguntas serán tanto teóricas como de cálculo.
Esta actividad evalúa todos los resultados de aprendizaje y permite el desarrollo de todas las competencias de la asignatura.
70 %
Evaluación de trabajos e informes de prácticas (producto final, seguimiento y contribución en el caso de trabajos grupales)
Tarea individual utilizando el programa econométrico Gretl.
- La tarea se realizará presencialmente utilizando los ordenadores de las aulas de informática de la facultad. La fecha se comunicará con suficiente antelación.
- Para realizar dicha tarea se le proporcionarán al estudiante datos extraídos de fuentes estadísticas económicas.
- El estudiante deberá realizar los pasos necesarios con el programa Gretl para contestar a las cuestiones que se le formulen.
- Al finalizar la tarea, el estudiante deberá entregar un informe con las principales conclusiones que se deriven de los resultados obtenidos en Gretl.
- La correcta interpretación de los resultados obtenidos supondrá el 90% de la nota de esta actividad. El 10% restante valorará el uso correcto de Gretl.
Esta actividad evalúa todos los resultados de aprendizaje y permite el desarrollo de todas las competencias de la asignatura.
30 %
Exámenes escritos u orales
El examen final estará estructurado en tres partes:
- Un examen tipo test con las mismas características al correspondiente al primer parcial de la evaluación continua (35% de la nota final).
- Un examen tipo test con las mismas características al correspondiente al segundo parcial de la evaluación continua (35% de la nota final).
- Un ejercicio en el que se le presentarán al estudiante unos resultados obtenidos con Gretl, que deberá interpretar de acuerdo con una serie de preguntas que se le formularán (30% de la nota final). Este ejercicio se corresponde con la tarea realizada en Gretl en la evaluación continua.
Esta actividad evalúa todos los resultados de aprendizaje y permite el desarrollo de todas las competencias de la asignatura.
100 %
La nota global mínima para superar la asignatura es de 5 puntos sobre 10.
Para optar a superar la asignatura, el estudiante deberá obtener una calificación mínima de 3 puntos sobre 10 en cada examen parcial y también en la tarea de Gretl en el sistema de evaluación continua, o en las partes equivalentes a estas actividades en la evaluación final.
Si el alumno no llega al mínimo (3 sobre 10) en una de las partes no habrá superado la evaluación correspondiente y deberá presentarse al menos a esa parte en la siguiente evaluación del curso si desea aprobar la asignatura.
Si habiendo llegado a ese mínimo en todas las partes el alumno suspende la evaluación correspondiente, puede optar por presentarse a la parte (o las partes) de la siguiente evaluación del curso que considere adecuado para superar la asignatura.
El alumno, si lo desea, puede intentar mejorar la calificación obtenida en la evaluación continua en la evaluación final ordinaria de aquellas partes en que haya superado el mínimo requerido (3 sobre 10).
Para calcular la nota global en la convocatoria ordinaria se elegirá la mejor de las notas entre la Evaluación Continua y la Evaluación final ordinaria en cada parte. En el caso que la calificación global sea igual o superior a 5, pero no se haya obtenido la calificación mínima en alguna de las partes, se otorgará al estudiante la calificación de 4,5.
La convocatoria extraordinaria es solamente para aquellos alumnos que no superaron la asignatura en la convocatoria ordinaria (porque suspendieron o no se presentaron). Para calcular la nota global en la convocatoria extraordinaria se elegirá la mejor de las notas entre la obtenida en la convocatoria ordinaria y la Evaluación final extraordinaria en cada parte. En el caso que la calificación global sea igual o superior a 5, pero no se haya obtenido la calificación mínima en alguna de las partes, se otorgará al estudiante la calificación de 4,5.
Autor: Badillo, R., Munuera, R. y Tena, S.
Título: Ejercicios Resueltos de Econometría con Gretl
Editorial: Otro Destino
Fecha Publicación: 2016
ISBN: 9788461742196
Autor: Pérez López, César
Título: Problemas resueltos de econometría
Editorial: Thomson
Fecha Publicación: 2006
ISBN: 8497323769
Autor: Pérez López, César
Título: Econometria básica técnicas y herramientas
Editorial: Pearson-Prentice Hall
Fecha Publicación: 2007
ISBN: 9788483223840
Autor: Fernández Gallastegui, Alonso
Título: Econometría
Editorial: Pearson Prentice
Fecha Publicación: 2004
ISBN: 8420544604
Autor: Díaz Fernández, M. y Llorente Marrón, M.
Título: Econometría
Editorial: Ediciones Pirámide
Fecha Publicación: 2014
ISBN: 9788436828511
Autor: Gujarati, Damodar N.
Título: Principios de Econometría
Editorial: McGraw-Hill Interamericana de España S.L.
Fecha Publicación: 2006
ISBN: 9788448193904
Autor: Pulido San Román, A. y Pérez García, J.
Título: Modelos Econométricos
Editorial: Ediciones Pirámide
Fecha Publicación: 2001
ISBN: 9788436815344
Autor: Wooldridge, Jeffrey M.
Título: Introducción a la econometría un enfoque moderno
Editorial: Cengage Learning Editores, S.A. de CV, México
Fecha Publicación: 2016
ISBN: 9789708300599
Autor: Pindyck, Robert S.
Título: Econometría modelos y pronósticos (4ª edición)
Editorial: McGraw-Hill.
Fecha Publicación: 2008
ISBN: 9701029259
Autor: Greene, William H.
Título: Análisis Econométrico
Editorial: Prentice Hall
Fecha Publicación: 2000
ISBN: 10: 8483220075ISBN 13: 9788483220078
Autor: Gujarati, D. y Porter, D.C.
Título: Econometría (5ª edición)
Editorial: Mc Graw Hill
Fecha Publicación: 2010
ISBN:
Otros recursos: Apuntes y material adicional en Aula Virtual
Recursos en red:
http://gretl.sourceforge.net/gretl_espanol.html
Aula virtual: http://moodle.upct.es
Fuentes estadísticas:
Instituto Nacional de Estadística: http://www.ine.es
OCDE: http://www.oecd.org
Eurostat: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database