Guías Académicas

ECONOMETRÍA I

ECONOMETRÍA I

GRADO ECONOMÍA

Curso 2017/2018

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 26-10-20 10:48)
Código
103718
Plan
ECTS
6.00
Carácter
OBLIGATORIA
Curso
2
Periodicidad
Segundo Semestre
Área
FUNDAMENTOS DEL ANÁLISIS ECONÓMICO
Departamento
Economía e Historia Económica
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

Datos del profesorado

Profesor/Profesora
José Antonio Ortega Osona
Grupo/s
1
Centro
Fac. Economía y Empresa
Departamento
Economía e Historia Económica
Área
Fundamentos del Análisis Económico
Despacho
234
Horario de tutorías
Se solicita horario en la dirección jaortega@usal.es
URL Web
https://diarium.usal.es/jaortega/
E-mail
jaortega@usal.es
Teléfono
923 294500 Ext 3172

2. Sentido de la materia en el plan de estudios

Bloque formativo al que pertenece la materia.

Métodos Cuantitativos.

Papel de la asignatura.

La asignatura contribuye a la adquisición de competencias específicas y transversales del Módulo “Métodos Cuantitativos”, y por ende, de las del Plan de Estudios.

Perfil profesional.

Economista

3. Recomendaciones previas

Conocimiento de: Álgebra, Análisis Matemático, Estadística I, Estadística II, Macroeconomía I y Microeconomía I.

Conocimientos básicos de informática (entorno Windows

4. Objetivo de la asignatura

  • Conocer la teoría que sustenta el uso de algunos métodos econométricos para el análisis de datos, necesario en la toma de decisiones de política económica en el sector público  y/o en el privado.
  • Desarrollar la capacidad del alumno de elegir entre las técnicas que conoce, aquellas que son más adecuadas para el análisis de datos en un caso en particular.
  • Aprender a aplicar los métodos econométricos estudiados en un contexto empírico, manteniendo un sentido crítico al evaluar la incertidumbre asociada a los resultados obtenidos.
  • Adquirir la destreza para juzgar los resultados de análisis econométricos obtenidos, y/o para iniciarse en la realización de investigaciones empíricas conducentes a esos resultados.
  • Cierto grado de desarrollo en de la capacidad del alumno para   contribuir al perfeccionamiento y creación de métodos econométricos alternativos, que puedan producir resultados más confiables en el caso empírico particular bajo estudio.
  • Adquirir la habilidad en el uso de software para la construcción de modelos econométricos.

5. Contenidos

Teoría.

Análisis econométrico: Observacional y experimental.

Modelo de una pendiente

Modelo lineal simple

Modelo lineal general

Inferencia en el modelo lineal general

Especificación de modelos econométricos y utilización de variables binarias

Efectos causales con datos observacionales

6. Competencias a adquirir

Básicas / Generales.

Las competencias específicas y transversales que se desarrollarán en esta asignatura contribuyen a que el alumno adquiere las establecidas en el Módulo “Métodos Cuantitativos" cuya relación aparece incluida en la Memoria de Verificación del Título de Grado en Economía.

De forma específica, se trabajan las siguientes competencias:  

 

  • Comprender los conceptos básicos de Econometría y de los métodos econométricos.
  • Aprender a aplicar métodos econométricos en un contexto empírico. Cubre competencias C.3 y C.15 del grado.
  • Destreza para juzgar los resultados de la aplicación de métodos cuantitativos en el análisis de datos. Cubre competencias C.4-C.6 y C.8 del grado.
  • Entrenamiento para discernir entre métodos alternativos de análisis. Cubre competencias C.17 y C.18 del grado.
  • Habilidad en el uso de software estadístico y econométrico. Cubre competencia C.13 del grado.

Específicas.

  1. Conocer la teoría que sustenta el uso de algunos métodos econométricos para el análisis de datos, necesario en la toma de decisiones de política económica en el sector público y/o en el privado.
  2. Haber desarrollado la capacidad de elegir entre las técnicas que conoce, aquellas que son más adecuadas para el análisis de datos en un caso en particular.
  3. Haber aprendido a aplicar los métodos econométricos estudiados en un contexto empírico, manteniendo un sentido crítico al evaluar la incertidumbre asociada a los resultados obtenidos.
  4. Destreza para juzgar los resultados de análisis econométricos obtenidos por sí mismo, y/o para iniciarse en la realización de investigaciones empíricas conducentes a esos resultados.
  5. Cierto grado de desarrollo en su capacidad para contribuir al perfeccionamiento y creación de métodos econométricos alternativos, que puedan producir resultados más confiables en el caso empírico particular bajo estudio.
  6. Habilidad en el uso de software para la construcción de modelos econométricos.

Transversales.

  1. C.23. Capacidad de aprendizaje autónomo.

    C.24. Capacidad de adaptación a nuevas situaciones. Implícito en lo anterior está fomentar la capacidad de adaptar sus conocimientos a nuevas situaciones.

    C.25. Capacidad para desarrollar la crítica científica y la autocrítica

7. Metodologías

–    Actividades introductorias (dirigidas por el profesor)
–    Actividades teóricas (dirigidas por el profesor):
–    Sesiones magistrales
–    Actividades prácticas guiadas (dirigidas por el profesor):
    o    Prácticas en el aula.
    o    Prácticas en el aula de informática.
    o    Seminarios/Tutorias (atención personalizada, dirigida por el profesor)
–    Actividades prácticas autónomas (sin el profesor):
    o    Lecturas complementarias.
    o    Realizar y analizar ejemplos empíricos.
    o    Hacer demostraciones teóricas.
–    Pruebas de evaluación

8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes

9. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

Hill, R.C.; Griffiths, W.E.; Lim, G.C. (2011), Principles of Econometrics (Fourth Edition), John Wiley.

Michael P. Murray (2006) Econometrics. A modern introduction. Prentice-Hall.

Stock, J. W.;Watson M. (2012) Introducción a la econometría (3ª Edición), Prentice-Hall.

Uriel Jiménez, E. (2014, online): Introducción a la Econometría. Universidad de Valencia

Wooldridge, J.M. (2013), Introductory Econometrics - A Modern Approach (Fifth Edition), Thomson-South Western.

Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.

Software R (http://cran.r-project.org/) con paquete Rcmdr.

Antonio José Sáez Castillo (2012) Métodos Estadísticos con R y R Commander, Versión 3.1, Jaén: Universidad de Jaén

Se proporcionarán más referencias y material a través de Studium

10. Evaluación

Consideraciones generales.

La asignatura requiere una dedicación media de 150 horas (6 ECTS) por parte del alumno, de las cuales 45 horas (30%) corresponden a dedicación presencial o interacción obligatoria con el profesor, y 105 horas (70%) de trabajo por parte del alumno.

Criterios de evaluación.

El sistema de evaluación es de carácter continuo y contempla la valoración del trabajo por parte del alumno durante el curso (nota base – 40% de la calificación definitiva) y la realización de un examen final (60% de la calificación definitiva).

La asistencia a clase es obligatoria y por lo tanto no forma parte de la calificación final.

El alumno deberá haber cumplido con el 80% de su dedicación presencial para que su trabajo, de carácter presencial  o no, sea considerado como parte de la calificación final.

La nota base estará a disposición del alumno con anterioridad al examen final. Es necesario obtener  una nota mínima de 4 puntos sobre 10 en el examen final para aprobar la asignatura.

Instrumentos de evaluación.

-Hojas de problemas (teóricos y prácticos)

-Ejercicios realizados en las clases prácticas

-Participación del alumno en clase

-Examen final

Recomendaciones para la evaluación.

Se recomienda que el alumno se esfuerce por superar la evaluación continua.

Recomendaciones para la recuperación.

La evaluación continua no se recuperará. El examen final se recuperará con las mismas exigencias que el de la evaluación inicial.

11. Organización docente semanal