Guías Académicas

ECONOMETRÍA II

ECONOMETRÍA II

GRADO ECONOMÍA

Curso 2019/2020

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 08-05-19 11:09)
Código
103722
Plan
ECTS
6.00
Carácter
OBLIGATORIA
Curso
3
Periodicidad
Primer 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
Rebeca Jiménez Rodríguez
Grupo/s
1
Centro
Fac. Economía y Empresa
Departamento
Economía e Historia Económica
Área
Fundamentos del Análisis Económico
Despacho
206
Horario de tutorías
Ver página web
URL Web
https://moodle.usal.es
E-mail
rebeca.jimenez@usal.es
Teléfono
923294500 Ext. 4668

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”.

Perfil profesional.

Economista.

3. Recomendaciones previas

Se requieren conocimientos de álgebra, análisis matemático, estadística, economía y econometría básica. Por lo tanto, se recomienda haber aprobado las asignaturas de: Álgebra, Análisis Matemático, Estadística I, Estadística II, Microeconomía I y II, Macroeconomía I y II, y Econometría I.
Es recomendable además poseer conocimientos básicos de informática (entorno Windows)

4. Objetivo de la asignatura

- Ampliar los conocimientos teóricos sobre métodos econométricos para el análisis de datos. El resultado de estos análisis contribuirá a crear la base de información necesaria para la toma de decisiones en instituciones del sector público y privado.
- Reforzar la capacidad del alumno para elegir las técnicas más adecuadas para el análisis de datos y para aplicar estas técnicas, manteniendo un sentido crítico al evaluar la incertidumbre asociada a los resultados obtenidos en un contexto empírico.
- Sentar las bases que permitan al alumno lograr 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.
- Extender el uso de software para la construcción de modelos econométricos a los nuevos métodos aprendidos.

5. Contenidos

Teoría.

RESUMEN DE CONTENIDOS

Tema 1: Series temporales.

Concepto de proceso estocástico y serie temporal; Estacionariedad. AR(1) frente a paseo aleatorio; Modelos autorregresivos de orden p; Modelos de medias móviles de orden q; Modelos mixtos: ARMA(p,q); Predicción de series temporales; Contraste de estacionariedad; Contraste de Dickey-Fuller; Contraste KPSS; Orden de integración; Modelos ARIMA(p,d,q); Cointegración; Introducción a la regresión con variables no estacionarias: Modelo de corrección del error.

Tema 2: Modelos con Variables Retardadas

Modelos de Regresión Dinámica; Vectores Autorregresivos; Estimación del VAR(p), Máxima Verosimilitud Condicionada, Funciones de Impulso-Respuesta, Descomposición de la Varianza.

Tema 3: Introducción a Datos de Panel

Definición y tipos de Datos de Panel; Modelo Agrupado; Modelo de Efectos Fijos; Modelo de Efectos Aleatorios; Contrastes.

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:

- Extender los conocimientos sobre métodos econométricos y estar en capacidad de aplicarlos en un contexto empírico, haciendo además uso de software estadístico y econométrico. Cubre competencias C.3, C.13 y C.15 del grado.
- Entrenamiento para discernir entre métodos alternativos de análisis, y destreza para juzgar los resultados de la aplicación de métodos cuantitativos en el análisis de datos. Cubre competencias C.4, C.6, C.8, C.17 y C.18 del grado.
- Alcanzar un nivel más alto en el grado de desarrollo en su capacidad para llevar a cabo investigaciones empíricas propias y de su habilidad para contribuir al perfeccionamiento y creación de métodos alternativos de análisis de datos económicos. Cubre competencias C.8, C.10, C.11, C.15 y C.16 del grado.

Específicas.

- Ampliar los conocimientos teóricos sobre el uso de métodos econométricos para el análisis de datos. Los resultados de ese análisis contribuirán a crear bases de información útiles para las instituciones públicas y privadas en su toma de decisiones. Cubre las competencias C.10, C.12 y C.15, del Grado en Economía.
- Haber logrado una mayor capacidad de elegir entre las técnicas que conoce, aquellas que son más adecuadas para el análisis de datos en un caso en particular y haber aprendido a aplicar los métodos econométricos estudiados a un contexto empírico, manteniendo un sentido crítico al evaluar la incertidumbre asociada a los resultados obtenidos. Cubre las competencias C.4, C.15 y C.17 del Grado en Economía.
- Reforzar su habilidad 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 las competencias C.4, C.5, C.15 y C.17 del Grado en Economía.
- Lograr un nivel adecuado 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. Cubre la competencia C.19 del Grado en Economía.
- Habilidad en el uso de software para la construcción de modelos econométricos. Cubre las competencias C.13 del Grado en Economía.

Transversales.

- 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 competencia la C.25 del Grado en Economía.

7. Metodologías

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

8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes

9. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

Greene, W.H. (1999), Análisis econométrico. Pearson. Tercera edición.

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

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

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.

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

Baltagi, B.H. (2013), Econometric analysis of panel data. Wiley. Quinta edición.

Software EViews (programa para el análisis econométrico de datos económicos instalado en las aulas de informática.).

Software Stata (programa para el análisis econométrico de datos económicos instalado en las aulas de informática.)

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 estudiante.

Criterios de evaluación.

El sistema de evaluación es de carácter continuo y contempla la valoración del trabajo por parte del estudiante durante el curso, aparte del examen final. La nota de la evaluación continua representa el 40% y el examen final el 60% de la calificación definitiva. Para superar la asignatura se requiere una calificación definitiva igual o superior a 5 (sobre 10), sin que exista un mínimo de nota en la evaluación continua o en el examen final (pero siempre la suma de ambas ha de ser igual o superior a 5).

 

Los criterios de evaluación serán los mismos en la convocatoria ordinaria y en la extraordinaria. Dado que la evaluación continua requiere un seguimiento a lo largo del curso, dicha nota no es recuperable en la convocatoria extraordinaria ni tampoco en las convocatorias correspondientes a la evaluación anticipada (véase apartado “recomendaciones para la recuperación”).

 

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

Instrumentos de evaluación.

- Pruebas escritas: Ejercicios teórico-prácticos
- Controles ocasionales realizados al comienzo o al final de la clase y en fechas adaptables al desarrollo de la asignatura.

-Pruebas durante las tutorías grupales
- Examen final.

Recomendaciones para la evaluación.

Se recomienda que el alumno 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 curso académico que corresponde, así como para la convocatoria de evaluación anticipada correspondiente al siguiente curso académico o a los sucesivos.