Guía docente de la asignatura

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1 Guía docente de la asignatura Asignatura Materia Técnicas cuantitativas de previsión Estadística y Econometría Módulo Titulación Marketing e investigación de mercados Plan 467 Código Periodo de impartición S4 Tipo/Carácter OB Nivel/Ciclo Grado Curso Créditos ECTS 6 Lengua en que se imparte Profesor/es responsable/s Datos de contacto ( , teléfono ) Horario de tutorías Castellano Carmen Lorenzo Lago Tfno: Lunes Martes Miércoles Jueves Carmen Lorenzo lago Los estudiantes concertarán las tutorías con la profesora, personalmente, o por correo electrónico. Departamento Economía aplicada. Estadística y Econometría 1 de 11

2 1. Situación / Sentido de la Asignatura 1.1 Contextualización Esta asignatura pretende proporcionar una formación sobre las distintas técnicas de previsión más utilizadas, con el fin de servir de herramienta para el análisis y la investigación aplicada en la Investigación de mercados. La asignatura tiene un marcado carácter instrumental y por ello es fundamental su interrelación con otras asignaturas de la titulación, de forma que sus contenidos se puedan aplicar en el ámbito del Marketing. Su ubicación en el plan de estudios favorece este objetivo, al impartirse en el segundo curso (cuarto cuatrimestre) del grado. Por otro lado, hay que tener en cuenta que los alumnos ya disponen de conocimientos previos en la materia de Estadística y Econometría estudiados en dos cuatrimestres anteriores, de forma que se pretende conseguir, a partir de los conocimientos adquiridos previamente, la comprensión de nuevas técnicas estadísticas enfocadas al tema concreto de la predicción. 1.2 Relación con otras materias Materia complementaria para la realización del análisis empírico de las variables 1.3 Prerrequisitos Ninguno aunque se recomienda tener conocimientos previos de Estadística 2 de 11

3 2. Competencias G2, G3, G4, G5, E8, E9, E11, E14, E15, E17,E18,E19 T1,T2,T3 2.1 Generales G2. Saber aplicar los conocimientos adquiridos a su trabajo de forma profesional, y poseer las competencias que suelen demostrarse mediante la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas de carácter económico-empresarial. G3. Tener la capacidad de reunir e interpretar datos e información relevante desde el punto de vista económico para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas de índole social, científica o ética G4. Poder transmitir (oralmente y por escrito) información, ideas, problemas y soluciones relacionados con asuntos económico-empresariales, a públicos especializados y no especializados de forma, ordenada, concisa, clara, sin ambigüedades y siguiendo una secuencia lógica. G5. Poseer las habilidades de aprendizaje necesarias que permitan emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía. 2.2 Específicas E8. Adquirir la formación básica para la actividad investigadora, siendo capaces de formular hipótesis, recoger e interpretar la información para la resolución de problemas de carácter económico siguiendo el método científico. E9. Interconectar, integrar y aplicar al trabajo profesional los conocimientos teóricos adquiridos en el campo del marketing analítico y estratégico, así como las correspondientes técnicas y herramientas prácticas, con el fin de saber organizar, realizar, interpretar y presentar un estudio de mercado, diseñar una estrategia y un plan de marketing; o establecer unas políticas respecto al marketing mix, utilizando en su caso Internet y los métodos pertinentes, sean matemáticos, estadísticos, econométricos o cualitativos. E11. Detectar, especificar y resolver problemas relacionados con la investigación de mercados, los sondeos de opinión y la dirección de marketing, en el marco de la adopción de decisiones, la elaboración de informes o las actividades de consultoría al servicio de diversos tipos de organizaciones. E14. Aplicar con rigor diferentes técnicas, bien cualitativas o bien matemáticas, estadísticas y econométricas, para la investigación de mercados, la previsión de ventas, el control de riesgos estratégicos y la resolución de problemas en el ámbito de la dirección de marketing E15. Reunir, seleccionar y aprovechar diferentes fuentes primarias de información (bibliográficas, estadísticas, económicas, comerciales, demográficas, etc.) mediante diversas herramientas, incluyendo los recursos telemáticos, así como diseñar, organizar, efectuar la recogida de datos y utilizar éticamente las informaciones procedentes de fuentes secundarias, asegurando su fiabilidad y teniendo en cuenta el coste y los objetivos de la investigación del mercado. E17. Demostrar capacidad para el trabajo en equipo, exhibiendo habilidades para coordinar personas, organizar tareas y alcanzar objetivos, a la vez que sabiendo aceptar o refutar razonada y sólidamente los argumentos de los demás, para contribuir con profesionalidad al buen funcionamiento organizativo del grupo y al desarrollo humano de sus miembros. 3 de 11

4 E18. Aprender a administrar de forma eficiente el tiempo, tanto en el trabajo individual como en las tareas en grupo, así como planificar, organizar y utilizar los recursos disponibles estableciendo prioridades y demostrando capacidad para liderar procesos, adoptar decisiones y, en su caso, afrontar dificultades. E19. Ser capaz de adoptar una perspectiva interdisciplinar e integradora de conocimientos, a la vez que formular juicios de forma autónoma y teniendo en cuenta sus vertientes éticas, sociales, económicas y comerciales. 4 de 11

5 3. Objetivos Percibir la importancia de las técnicas de predicción como instrumentos útiles para la toma de decisiones en un entorno económico cambiante. Conocer algunas de las técnicas de análisis de predicción más utilizadas. Comprender las características específicas de dichas técnicas y saber para qué sirven y cómo se utiliza cada una de ellas. Aprender a manejar el programa Eviews para la resolución de casos prácticos. Aplicar las técnicas estudiadas a situaciones prácticas y saber interpretar de forma crítica los resultados obtenidos. Conjugar el razonamiento formal con los juicios de valor, de forma ordenada, concisa y clara, relacionando el establecimiento de hipótesis, su contrastación y los fundamentos económicos Desarrollar este discurso armonizando el aprendizaje individual con el debate colectivo y, en concreto, con la elaboración en equipo, así como con un desarrollo de su espíritu crítico. Poner a prueba y mejorar sus habilidades en la búsqueda de contenidos en el entorno bibliográfico, con la ayuda de las Tecnologías de la Información y de la Comunicación 5 de 11

6 4. Tabla de dedicación del estudiante a la asignatura ACTIVIDADES PRESENCIALES HORAS ACTIVIDADES NO PRESENCIALES HORAS Clases teórico-prácticas (T/M) 25 Estudio y trabajo autónomo individual 60 Clases prácticas de aula (A) 5 Estudio y trabajo autónomo grupal 30 Laboratorios (L) 15 Prácticas externas, clínicas o de campo Seminarios (S) 0 Tutorías grupales (TG) Evaluación 15 Total presencial 60 Total no presencial 90 6 de 11

7 5. Bloques temáticos 1 Bloque 1: Modelos de regresión uniecuacionales Carga de trabajo en créditos ECTS: 3,5 a. Contextualización y justificación El análisis de regresión uniecuacional pretende introducir al alumno en el estudio de modelos con una única ecuación que analice la relación entre dos o más variables mediante distintos métodos de estimación que permitan predecir la variable objeto de estudio. En economía es posible descubrir relaciones entre las variables económicas, de manera que el comportamiento de una variable viene determinado, en parte, por el comportamiento de otra (u otras). Aproximar el tipo de relación existente y cuantificarla resulta relevante para poder formular predicciones sobre el comportamiento de esa variable y ayudar en la toma de decisiones. El análisis de regresión permite modelizar la relación de dependencia entre variables así como analizar dicha relación y utilizar la contrastación estadística con objeto de seleccionar el mejor modelo posible para obtener la predicción deseada. b. Objetivos de aprendizaje Mejorar las habilidades en la búsqueda de datos estadísticos, con la ayuda de las Tecnologías de la Información y de la Comunicación. Aprender en qué situaciones son adecuadas unas u otras herramientas estadísticas y obtener un modelo que permita realizar la previsión de variables lo más certero posible. Comprender los resultados estadísticos obtenidos e interpretar de forma crítica esos resultados. Usar programas informáticos que faciliten los cálculos en el análisis de datos. Conjugar el razonamiento formal con los juicios de valor, de forma ordenada, concisa y clara, relacionando el establecimiento de hipótesis, su contrastación y los fundamentos económicos. c. Contenidos Modelo de regresión lineal múltiple Modelos de elección discreta* *Para evitar duplicidades con la asignatura de Análisis Multivariante, este tema no se impartirá en este curso. d. Métodos docentes Clase magistral Exposición del contenido de cada tema a través de presentaciones en pantalla que estarán disponibles para el alumno con antelación. Aprendizaje basado en problemas y análisis de casos Realización de problemas sobre el contenido teórico y sobre temas concretos de especial relevancia. Resolución en el Laboratorio de informática de problemas y casos relacionados con el contenido teórico o temas de especial relevancia. Realización de trabajos individuales o en grupo en los que se analiza la relación entre las distintas variables recurriendo, si es preciso, a la búsqueda adicional de datos en fuentes estadísticas alternativas. 1 Añada tantas páginas como bloques temáticos considere realizar. 7 de 11

8 e.-plan de trabajo En líneas generales, el plan de cada uno de los grupos de contenidos se desarrollará de la siguiente manera: Se comenzará con unas clases magistrales de teoría que expliquen los fundamentos teóricos, en los que darán las pautas que tienen que seguir los alumnos para su posterior estudio y se les motivará para que expongan sus comentarios y sus dudas. Se realizarán clases prácticas en aula en las que se utilizarán los métodos de aprendizaje basado en problemas y el análisis de casos. Para ello, se resolverán ejercicios para que los alumnos asimilen y afiancen los conocimientos adquiridos de teoría y aprendan a distinguir las técnicas que deben aplicarse. Al mismo tiempo, se pretende que los alumnos se familiaricen con la exposición de los resultados de sus ejercicios a partir de la organización que requiere la resolución de un problema de forma autónoma o bien, con la discusión y presentación conjunta de la resolución de problemas en grupos. Se impartirán clases prácticas de laboratorio en el aula de informática para que los alumnos aprendan el manejo de software econométrico y estadístico con el que aplicar las técnicas aprendidas. Se pretende que los alumnos aprendan a resolver un problema individualmente o bien, con la discusión y presentación conjunta de la resolución de problemas en grupos. f. Evaluación Bloque 1 Evaluación continua: Consistirá en una evaluación continuada a lo largo del cuatrimestre a partir de la realización de test, trabajos y pruebas. Se considerará asimismo la participación en clase. Todo ello supondrá el 30% de la calificación final. Examen presencial: Constituye el 70% restante de la evaluación final, se obtendrá a partir de la realización de un examen teórico y otro práctico en el ordenador con el programa Eviews. El alumno deberá superar el 30% de la puntuación en cada uno de los exámenes para obtener la puntuación final de esta parte y realizar la media ponderada con la evaluación continua. La puntuación final será la suma de las dos partes siempre que se superen los mínimos establecidos. En el caso de no superar dichos mínimos la asignatura no se aprueba, sea cual sea la calificación final. g. Bibliografía básica Teoría GUJARATI DAMODAR N.(2006) Principios de econometría. Ed. McGraw Hill JOHNSTON, J. y DINARDO, J. (2001). Métodos de Econometría. Ed. Vicens-Vives Práctica PENA, B. y otros (1999). Cien Ejercicios de Econometría. Ed. Pirámide CARRASCAL ARRANZ, U. y otros (2000), Análisis Econométrico con Eviews. Ed. Ra-Ma. h. Bibliografía complementaria Teoría ALONSO A. y otros (2004). Econometría. Ed. Pearson. Madrid HILL R.C., GRIFFITHS W.E. Y LIM G.C. (2012) Principles of Econometrics 4º ed. International Student version. Wiley &Sons Práctica FERNÁNDEZ SÁINZ, A. y otros. (2005) Ejercicios de Econometría. Segunda Edición. Ed. McGraw-Hill. Uriel E. y Gea I.(1997) Econometría Aplicada. Ed. AC i. Recursos necesarios Pizarra estándar, cañón de proyección, ordenador, software de presentación y estadístico, pizarra digital, campus virtual para material de temas y tutorías 8 de 11

9 Bloque 2: Modelos de Series Temporales Carga de trabajo en créditos ECTS: 2,5 a. Contextualización y justificación Tanto en la economía en general como en la empresa existen múltiples factores cuya observación a lo largo del tiempo pueden proporcionar información estadística de gran utilidad para la planificación, organización y aproximación del comportamiento futuro de las mismas. Este hecho es el que justifica la construcción de una serie temporal y el estudio de las observaciones de dicha variable a lo largo del tiempo. Se trata de analizar los distintos componentes que forman parte de una serie temporal tanto desde el punto de vista descriptivo con objeto de aislar dichos componentes y predecirlos así como desde el punto de vista estocástico que nos permitirá elaborar y utilizar modelos que organicen la información en un entorno aleatorio y aplicar dichos modelos para realizar previsiones sobre la variables de interés. b. Objetivos de aprendizaje Entender los desarrollos teóricos que conlleva el incorporar la aleatoriedad en el comportamiento de las variables estadísticas y adecuar las propuestas formales a la información empírica disponible. Desarrollar la capacidad de abstracción que requiere el uso de modelos estocásticos. Familiarizarse con los conceptos básicos en el análisis de series temporales. Usar programas informáticos que faciliten los cálculos en el análisis de las series temporales c. Contenidos Tratamiento descriptivo de las series temporales Modelos estocásticos de las series temporales d. Métodos docentes Clase magistral Exposición del contenido de cada tema a través de presentaciones en pantalla que estarán disponibles para el alumno con antelación. Aprendizaje basado en problemas y análisis de casos Realización de problemas sobre el contenido teórico y sobre temas concretos de especial relevancia. Resolución en el Laboratorio de informática de problemas y casos relacionados con el contenido teórico o temas de especial relevancia. Realización de trabajos individuales o en grupo en los que se analiza la relación entre las distintas variables recurriendo, si es preciso, a la búsqueda adicional de datos en fuentes estadísticas alternativas. e. Plan de trabajo En líneas generales, el plan de cada uno de los grupos de contenidos se desarrollará de la siguiente manera: Se comenzará con unas clases magistrales de teoría que expliquen los fundamentos teóricos, en los que darán las pautas que tienen que seguir los alumnos para su posterior estudio y se les motivará para que expongan sus comentarios y sus dudas. Se realizarán clases prácticas en aula en las que se utilizarán los métodos de aprendizaje basado en problemas y el análisis de casos. Para ello, se resolverán ejercicios para que los alumnos asimilen y afiancen los conocimientos adquiridos de teoría y aprendan a distinguir las técnicas que deben aplicarse. Al mismo tiempo, se pretende que los alumnos se familiaricen con la exposición de los resultados de sus ejercicios a partir de la organización que requiere la resolución de un problema de forma autónoma o bien, con la discusión y presentación conjunta de la resolución de problemas en grupos. Se impartirán clases prácticas de laboratorio en el aula de informática para que los alumnos aprendan el manejo de software estadístico con en el que aplicar las técnicas aprendidas. Se pretende que los alumnos aprendan a resolver un problema individualmente o bien, con la discusión y presentación conjunta de la resolución de problemas en grupos. f. Bibliografía básica Teoría: DIEBOLD, F. X. (1999) Elementos de Pronóstico, Internacional Thomson. AZNAR, A. y F.J. TRIVEZ, Métodos de Predicción en Economía. Vol I y II. Ed Ariel. URIEL, E. y PEIRÓ, A. Introducción al Análisis de Series Temporales. Ed A.C. Práctica URIEL, E. Análisis de Datos. Series Temporales y Análisis Multivariante. Ed A.C. 9 de 11

10 g. Bibliografía complementaria PEÑA, D. (2005) Análisis de Series Temporales, Alianza Editorial. h Evaluación Bloque 2 La evaluación constará de dos partes: Evaluación continua: Consistirá en una evaluación continuada a lo largo del cuatrimestre a partir de la realización de test, trabajos y pruebas. Se considerará asimismo la participación en clase. Todo ello supondrá el 30% de la calificación final. Examen presencial: Constituye el 70% restante de la evaluación final, se obtendrá a partir de la realización de un examen teórico y otro práctico en el ordenador con el programa Eviews. El alumno deberá superar el 30% de la puntuación en cada uno de los exámenes para obtener la puntuación final de esta parte y realizar la media ponderada con la evaluación continua. La puntuación final será la suma de las dos partes siempre que se superen los mínimos establecidos. En el caso de no superar dichos mínimos la asignatura no se aprueba, sea cual sea la calificación final. Convocatoria ordinaria: La nota del examen final de la convocatoria ordinaria será la media de las notas obtenidas en la evaluación de los dos bloques. Convocatoria extraordinaria: Se realizarán los dos exámenes, teórico y práctico correspondientes a la evaluación final. Asimismo, el alumno deberá superar el 30% de la puntuación en cada uno de los exámenes para poder aprobar la asignatura. Se permite que el alumno renuncie a la evaluación continua. La decisión deberá ser tomada por el alumno antes de entregar el examen. La puntuación de cada examen dependerá si el alumno renuncia o no a la calificación obtenida en la evaluación continua. Opción A: No se renuncia a la calificación obtenida en la evaluación continua Se mantiene la misma puntuación y distribución que en la convocatoria ordinaria. Opción B. Si se renuncia a la calificación obtenida en la evaluación continua: La puntuación final será sobre 10 puntos, 5 puntos la parte práctica y 5 puntos la parte teórica. El alumno deberá superar el 30% de la puntuación en cada uno de los exámenes para obtener la puntuación final. La puntuación final será la suma de las dos partes siempre que se superen los mínimos establecidos. En el caso de no superar dichos mínimos la asignatura no se aprueba, sea cual sea la calificación final. Fechas de exámenes: Las fechas previstas para la realización de los exámenes durante el curso académico son las siguientes: Convocatoria Ordinaria: El día 16 de junio de Convocatoria Extraordinaria: El día 11 de julio de i. Recursos necesarios Pizarra estándar, cañón de proyección, ordenador, software de presentación y estadístico, pizarra digital, campus virtual para material de temas y tutorías 10 de 11

11 6. Temporalización (por bloques temáticos) BLOQUE TEMÁTICO CARGA ECTS PERIODO PREVISTO DE DESARROLLO Modelos de regresión lineal 3,5 8 semanas Modelos de series temporales 2,5 7 semanas 7. Tabla resumen de los instrumentos, procedimientos y sistemas de evaluación/calificación INSTRUMENTO/PROCEDIMIENTO Dos pruebas presenciales una para cada bloque temático para evaluar el contenido de las asignatura así como las competencias relacionadas con la aplicación de las técnicas estudiadas tanto en teoría como en práctica PESO EN LA NOTA FINAL 70% OBSERVACIONES Dicha pruebas incluirán, por tanto, una parte teórica y otra práctica con la utilización de las herramientas informáticas utilizadas en el curso. Para aprobar este examen, es necesario tener, al menos, un 30% de la puntuación de cada una de las partes Valoración de las competencias relacionadas con la capacidad de investigar, pensar o actuar con creatividad, comunicarse verbalmente, presentar un discurso coherente y ordenado, capacidad de trabajo individual y colectivo: 30% Se plantearán problemas concretos tanto teóricos como prácticos que tendrán que resolver unas veces individualmente y otras de forma colectiva en grupos. 8. Consideraciones finales 11 de 11

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