Titulación: GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS. Asignatura: ECO Análisis avanzado de datos. Semestre: Primero.

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1 Titulación: GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS Asignatura: ECO Análisis avanzado de datos Semestre: Primero Econometría [1]

2 Asignatura: ECO Análisis avanzadas de datos Formación: Obligatoria Créditos: 6 ECTS Curso: Cuarto Semestre: Primero Grupo: 4ADE 1. REQUISITOS PREVIOS Conocimiento de matemáticas básicas, Estadística, Fundamentos de Economía y Macroeconomía. 2. BREVE DESCRIPCIÓN DE CONTENIDOS Técnicas y herramientas para el análisis multivariante de datos. Se trata de proporcionar herramientas avanzadas para que el alumno, futuro profesional de la gestión empresarial, pueda alcanzar conclusiones y tomar decisiones a partir del tratamiento de datos obtenidos de la realidad del entorno en el que desarrolla su actividad. Se explicarán los métodos a utilizar sin entrar necesariamente a considerar sus fundamentos matemáticos. 3. COMPETENCIAS QUE ADQUIERE EL ESTUDIANTE Y RESULTADOS DEL APRENDIZAJE COMPETENCIAS GENÉRICAS CG1. Capacidad para la resolución de problemas CG2. Capacidad de análisis y síntesis CG3. Capacidad de organización y planificación CG4. Habilidad para analizar y buscar información proveniente de fuentes diversas CG5. Capacidad de tomar decisiones CG6. Capacidad de transmisión de conocimientos CG12. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica CG13. Habilidad en la búsqueda de información e investigación CG14. Habilidad en el diseño y gestión de proyectos CG15. Dominar la terminología económica básica y utilizarla en los contextos apropiados CG16. Adquirir la capacidad para aplicar los conocimientos teóricos a los problemas de la vida cotidiana CG18. Habilidad para buscar y usar las fuentes estadísticas que proporcionan información económica útil para modelar el comportamiento individual de los agentes económicos CG19. Ser capaz de aplicar los conocimientos matemáticos apropiados a cada situación empresarial e interpretar adecuadamente los resultados Econometría [2]

3 CG20. Elaborar argumentos que orienten la toma de decisiones a partir del análisis estadístico econométrico realizado CG21. Capacitar al alumno para situar el estado de la cuestión sobre un problema concreto en la literatura económica, así como para decidir las herramientas econométricas apropiadas para contribuir a su solución COMPETENCIAS ESPECÍFICAS CE 1: Elegir las técnicas, herramientas y modelos adecuados en el análisis de diferentes problemas económicos CE 2: Utilizar programas informáticos específicos del área, e Interpretar los resultados obtenidos a través de ellos. CE 3: Comprender los términos y conceptos relacionados con las matemáticas y las técnicas estadísticas que permitan el mejor proceso de diagnóstico y decisión posible CE 4: Apreciar el valor de los métodos cuantitativos como herramientas necesarias para el desarrollo de otras disciplinas CE 5: Concienciar de la importancia del análisis de datos para la toma de decisiones 4. ACTIVIDADES FORMATIVAS Y METODOLOGÍA TEMA DE EVA Modalidad presencial Clases de teoría: Son clases presenciales en las que se utiliza la metodología de la clase magistral. El objetivo de estas clases es exponer por parte del profesor las explicaciones necesarias sobre los contenidos de cada tema apoyadas en presentaciones y resoluciones de diferentes problemas; se promueve la participación activa del alumno. Se consiguen las siguientes competencias: capacidad de análisis y síntesis, conocimientos generales básicos, resolución de problemas, toma de decisiones. Elegir las técnicas, herramientas y modelos adecuados en el análisis de diferentes problemas económicos. Utilizar el programa informático SPSS y las funciones de Excel específicas del área. Interpretar los resultados proporcionados por SPSS y Excel. Tutorías: Seguimiento personalizado del alumno a través de la resolución de dudas y problemas de la materia. Estudio individual y prácticas Realización de ejercicios y resolución de problemas económicos utilizando herramientas, técnicas y métodos cuantitativos. Lectura y análisis de artículos y trabajos de investigación cuyos resultados están fundamentados en el uso de métodos cuantitativos. Varias de estas sesiones tendrán lugar en el aula de informática. Competencias desarrolladas: todas. Trabajo en equipo: Los alumnos presentarán un trabajo original basado en la recopilación de datos y la posterior elaboración, interpretación y validación de un modelo econométrico que relacione variables económicas. Competencias desarrolladas: todas. Modalidad a distancia Teoría: Los contenidos didácticos de la asignatura son posicionados en el Campus Virtual Avanzado, en el apartado de Itinerarios formativos. Estos contenidos se ilustran con vídeos y gráficos que hacen más amena su lectura y su estudio por los alumnos. Econometría [3]

4 En el apartado Documentación se integran los mismos textos pero sin animaciones, para que los alumnos puedan imprimirlos, si así lo desean. Esto se completa con Tutorías con el profesor y por videoconferencia, en las horas y fechas establecidas. Las competencias obtenidas son las mismas que las correspondientes a la modalidad presencial. Tutorías: Seguimiento personalizado del alumno aprovechando los recursos tecnológicos del Campus Virtual Estudio individual y prácticas: Realización de ejercicios y resolución de problemas económicos utilizando herramientas, técnicas y métodos cuantitativos. Lectura y análisis de artículos y trabajos de investigación cuyos resultados están fundamentados en el uso de métodos cuantitativos. Con frecuencia, el alumno tendrá que utilizar los programas informáticos disponibles en el Campus Virtual. Las competencias desarrolladas son las mismas que en la modalidad presencial. Trabajo en equipo: Los alumnos presentarán un trabajo original que muestre un ejemplo de aplicación de los métodos y técnicas desarrollados en la asignatura. Las competencias desarrolladas son las mismas que en la modalidad presencial. LUACIÓN 5. SISTEMA DE EVALUACIÓN CONVOCATORIA ORDINARIA: Modalidad presencial Participación: 10% Prácticas individuales y trabajo en equipo: 30% Prueba parcial: 10% Examen final: 50% Modalidad a distancia Participación: 10% Trabajos individuales y trabajo en equipo: 30% Examen parcial o trabajo de evaluación a distancia: 10% Examen final, presencial: 50% Para poder hacer media con las ponderaciones anteriores es necesario obtener al menos una calificación de 5 en el examen final. El alumno podrá presentar de nuevo los trabajos, una vez han sido evaluados por el profesor y siempre antes del examen de la convocatoria ordinaria, si desea mejorar la calificación obtenida. CONVOCATORIA EXTRAORDINARIA (ambas modalidades): La calificación final de la convocatoria se obtiene como suma ponderada entre la nota del examen extraordinario (60%) y las calificaciones obtenidas por prácticas y trabajos presentados en convocatoria ordinaria (40%), siempre que la nota del examen extraordinario sea igual o superior a 5. Asimismo, es potestad del profesor solicitar y evaluar de nuevo las prácticas o trabajos escritos, si estos no han sido entregados en fecha, no han sido aprobados o se desea mejorar la nota obtenida en convocatoria ordinaria. 6. BIBLIOGRAFÍA Bibliografía básica Econometría [4]

5 BUDRÍA, S. LAFUENTE, C. Apuntes de Análisis avanzado de datos WOOLDRIDGE, J.M. Introducción a la econometría. Un enfoque moderno. 2ª Edición. Thomson Editores Spain Paraninfo, S.A Bibliografía complementaria HEIJ C.; DE BOER, P.; HANS FRANSES, P:; KLOEK, T. y H.K. VAN DIJK. Econometric Methods with Applications in Business and Economics, Oxford University Press, HILL, R.C., GRIFFITHS, W.E. y LIM, G.C. Principles of Econometrics. 4th Edition. John Wiley & Sons, Inc, CONTENIDO DETALLADO DE LA ASIGNATURA Tema 1: Conceptos estadísticos básicos para el análisis de datos: 1. Población, muestra, variables y parámetros 2. Escalas de medida y referencia temporal 3. Estadística descriptiva 4. Variable aleatoria 5. Inferencia estadística. Tema 2: Contrastación de hipótesis 1. Contrastes paramétricos 2. Contrastes no paramétricos. Tema 3: Información económica 1. Tipos de datos económicos 2. Acceso a fuentes y banco de datos 3. Depuración y homogenización de datos. Números índices y tasas de variación. Tema 4: Análisis de la varianza. ANOVA Tema 5: Modelo de Regresión lineal múltiple 1. Definición del modelo. 2. Supuestos del modelo 3. Derivación de las estimaciones por mínimos cuadrados ordinarios 4. Validación y predicción: Contrastes individuales de los parámetros Coeficientes de correlación y de determinación 5. Una nota sobre la transformación logarítmica. Tema 6: Multicolinealidad 1. Naturaleza y tipos 2. Multicolinealidad aproximada: consecuencias, detección y corrección. Tema 7: Variables ficticias 1. Regresión con variables cualitativas binarias 2. Modelos econométricos Econometría [5]

6 Tema 8: Introducción a las técnicas multivariantes de interdependencia. Análisis factorial 1. Concepto 2. Fases 3. Aplicabilidad Econometría [6]

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