- Aprender a aplicar métodos econométricos en un contexto empírico.

- Destreza para juzgar los resultados de la aplicación de métodos cuantitativos en el análisis de datos.

- Entrenamiento para discernir entre métodos alternativos de análisis.

- Habilidad en el uso de software estadístico y econométrico.

- Cierto grado de desarrollo de su capacidad para llevar a cabo investigaciones empíricas propias

Las competencias específicas y transversales que se desarrollarán en esta asignatura contribuyen a que el estudiante adquiera 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:

• 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. Cubre competencias CE.4, del Grado en Economía.
• 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.  Cubre competencias CE.3 del Grado en Economía.

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. Cubre competencias CE.5, CE.10, CE.12, CE.17 del Grado en Economía.

Capacidad de aprendizaje autónomo.  Cubre la competencia C.23 del Grado en Economía.

- Capacidad de adaptación a nuevas situaciones. Implícito en lo anterior está fomentar la capacidad de 

adaptar sus conocimientos a nue­vas situaciones. Cubre la competencia C.24 del Grado en Economía.

- Capacidad para desarrollar la crítica científica y la autocrítica. Cubre la competencia C.25 del Grado en Economía

• Aplicaciones empíricas de técnicas econométricas para variables dependientes limitadas y datos de panel.
• Aplicaciones empíricas de técnicas econométricas para series temporales.

Hamilton, J. (1994). Time Series Analysis. Princeton.

Hsiao, C. (2007). Analysis of Panel Data. Cambridge University Press.

Matilla-García, M., Pérez-Pascual, P. y B. Sanz-Carnero (2017), Econometría y predicción. McGraw-Hill.

Wooldridge, J.M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data Modeling. The MIT Press.

Wooldridge, J.M. (2013), Introducción a la Econometría: Un Enfoque Moderno. 5ª Edición. CENGAGE Learning.

Verbeek, M. (2012). A Guide to Modern Econometrics.  Wiley. UK.

Baltagi, B.H. (2013), Econometric analysis of panel data. Wiley. 5^th edition.

Software EViews (program for the econometric analysis of economic data installed in the computer rooms).

Software Stata (program for the econometric analysis of economic data installed in the computer rooms).

El sistema de evaluación es de carácter continuo.

• 40% de la calificación definitiva (nota de evaluación continua): valoración del trabajo por parte del estudiante durante el curso, incluyendo la tarea de redactar un trabajo y realizar una presentación.
• 60% de la calificación definitiva: realización de un examen final. Sólo en el caso de obtener una nota superior a 2.4 puntos sobre 10 puntos en el examen final, se podrá sumar la nota obtenida en la evaluación continua.

Para aprobar la asignatura, se requiere obtener una nota mínima de 2.4 puntos sobre 6 puntos en el examen final.

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

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

- Resolución de cuestionarios.

- Participación del estudiante en clase.

- Trabajo.

- Presentaciones.

- Examen final.

Consideraciones Generales

La asignatura requiere una dedicación media de 150 horas (6 ECTS) por parte del estudiante, 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 estudiante.

Recomendaciones para la evaluación

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

Recomendaciones para la recuperación

La calificación obtenida en la evaluación continua no se recuperará y será mantenida para todas las convocatorias que se realicen durante el año académico que corresponde, así como para la convocatoria de evaluación anticipada correspondiente al siguiente curso académico o a los sucesivos.