PROFESIONALES [PRESENCIAL]

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1 SILABO POR ASIGNATURA 1. INFORMACION GENERAL Coordinador: SACOTO MOLINA MATIAS Facultad(es): [FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y ADMINISTRATIVAS] Escuela: [DEPARTAMENTO DE ECONOMIA] Carrera(s): [ECONOMIA] Denominación de la asignatura: Código de la asignatura: Período académico: Eje de formación: Modalidad: Número de créditos: ECONOMETRIA I/III - GRUPO: SEPTIEMBRE 2016-FEBRERO 2017 PROFESIONALES [PRESENCIAL] 4 Profesor(es) Responsable(s): [SACOTO MOLINA MATIAS 2. DESCRIPCION DE LA ASIGNATURA La econometría no es solamente un conjunto de técnicas estadísticas y matemáticas. Es, ante todo, un sistema conceptual que utiliza dichas técnicas para construir modelos que presenten una parte de la realidad, a través de la búsqueda de interacciones entre variables. De esta forma se pueden comprender mejor los fenómenos económicos, basados en lavalidación empírica. En resumen, la econometría cumple con tres objetivos fundamentales: 1. Mediante la validación empírica de las teorías económicas ayuda a explicar mejor la realidad económica. 2. Permite realizar pronósticos de variables económicas relevantes. 3. Es útil para simular los efectos de la política económica y para medir el impacto deprogramas. Esta materia introduce al estudiante al Modelo Clásico de Regresión Lineal, y centra su estudio en los modelos de regresión uniecuacionales, tanto en el problema de la estimación como en el problema de la inferencia. Se pondrá énfasis en las propiedades estadísticas de los estimadores de Mínimos CuadradosOrdinarios, sin dejar de lado aspectos más prácticos como el uso de variables dicótomas, lastransformaciones lineales y los pronósticos. Posteriormente se estudian los principalesproblemas de especificación en la construcción de modelos, los test de estabilidad deparámetros y el llamado problema de la multicolinealidad. Finalmente, se revisa losprincipales resultados de la teoría asintótica y sus aplicaciones en las propiedades demuestras grandes de los estimadores de MCO. Econometría I proporciona al estudiante los conocimientos teóricos y prácticos básicos para el análisis de datos sobre fenómenos económicos reales que permite reconocer la naturaleza de los datos económicos, utilizar los mismos para la validación empírica de teorías económicas Pág. 1

2 aplicando diversas metodologías de estimación, realizar pronósticos de variables económicas relevantes y emitir recomendaciones de política. 3. CONOCIMIENTOS NECESARIOS PRE-REQUISITOS: asignaturas que deben ser aprobadas con anterioridad ASIGNATURA CARRERA MALLA MATEMATICAS III/III ECONOMIA MALLA ECONOMIA ESTADISTICA IV ECONOMIA MALLA ECONOMIA OBJETIVO(S) DE LA ASIGNATURA Los objetivos expresan los avances que los estudiantes alcanzarán en la asignatura. Deben formularse en función del aprendizaje del estudiante y sustentados en los perfiles de egreso y Asociar lo teórico-cuantitativo y lo empírico-cuantitativo en construcciones modeladas que sustenten una mejor y mayor comprensión de una realidad socio económica, utilizando las herramientas básicas de los modelos econométricos uniecuacionales. 5. RESULTADOS ESPECIFICOS DE LA ASIGNATURA RESULTADOS ESPECIFICOS Al término de la asignatura, el estudiante: Identifica a la econometría como una disciplina científica fundamental en su formación profesional y reconoce los aspectos primordiales de un modelo econométrico. INDICADORES Rasgos visibles y medibles que evidencien la presencia o alcance de los resultados del aprendizaje. - Reconoce en un estudioeconométrico un procesometodológico, basado en elmétodo científico y conprincipios y técnicas que leson propias. Identifica los elementosconstitutivos de un modeloeconométrico (variables,parámetros, ecuaciones,formas funcionales) y lostipos fundamentales demodelos en econometría - Distingue entre modelos lineales y no lineales y es capaz de linealizar muchos modelos no lineales. ACTIVIDADES DE EVALUACION Situaciones, actividades o tareas y el tipo de instrumentos que se va a utilizar para evaluar los resultados de aprendizaje. Conoce y comprende los supuestos del modelo clásico de regresión y las propiedades de los estimadores de MCO. - Conoce los supuestos del modelo clásico, su realismo y sus implicaciones prácticas - Conoce cuales son las propiedades de muestras pequeñas que se espera posea un buen estimador y es capaz de demostrar el cumplimiento Pág. 2

3 RESULTADOS ESPECIFICOS Al término de la asignatura, el estudiante: INDICADORES Rasgos visibles y medibles que evidencien la presencia o alcance de los resultados del aprendizaje. de dichas propiedades de los estimadores de MCO bajo los supuestos del modelo clásico. ACTIVIDADES DE EVALUACION Situaciones, actividades o tareas y el tipo de instrumentos que se va a utilizar para evaluar los resultados de aprendizaje. Construye modelos uniecuacionales en base a información estadística disponible e interpreta adecuadamente los resultados de una regresión - Puede proponer modelos de regresión lineales de una ecuación y estimar sus parámetros. - Realiza inferencia estadística sobre dichos parámetros - Testea la correcta especificación de un modelo y compara entre modelos alternativos, mediante criterios estadísticos de selección. - Interpreta los resultados obtenidos y les da un sentido económico a los mismos. - Utiliza adecuadamente para estos fines los softwares especializados. Conoce las propiedades asintóticas de los estimadores de MCO. - Distingue entre propiedadesde muestras pequeñas y propiedades de muestrasgrandes de los estimadores - Demostrar la propiedad de consistencia y encontrar la distribución asintótica del estimador de MCO. 6. CONTENIDO DE LA ASIGNATURA 1 INTODUCCIÓN 1.1 Qué es la econometría? Ejemplos. 0.5 h Pág. 3

4 1.2 Importancia y limitaciones del estudio econométrico. 1.3 Correlación, causalidad y experimentos ideales. 0.5 h 1.4 Modelo económico y modelo econométrico. 1.5 Naturaleza de los datos económicos. 1.6 Repaso de álgebra lineal, probabilidad y estadística matemática. 6.0 h 2 MODELO DE RGRESIÓN DE DOS VARIABLES. 2.1 El modelo de regresión lineal de dos variables; la función de regresión poblacional y la función de regresión muestral. 2.2 Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). 2.3 Propiedades de los estimadores MCO en muestras finitas. 2.4 Supuestos del Modelo Clásico de regresión lineal. 2.5 Varianzas, errores estándar y bondad de ajuste. 2.6 Interpretación de los parámetros estimados: unidades de medición y forma funcional. 2.7 El teorema de Gauss-Markov. 3 EL MODELO DE K VARIABLES 3.1 Formulación matricial del modelo de regresión con k variables. 3.2 Estimación de los parámetros por MCO e interpretación. 3.3 Análisis y estimación de los residuos, bondad de ajuste, error estándar y análisis de la Varianza. 3.4 Aspectos algebraicos y geométricos del estimador de MCO. 3.5 Distribución de los estimadores de MCO. Pág. 4

5 3.6 Inferencia en regresión múltiple, pruebas t y F. 3.7 Pronóstico, predicción e intervalos de confianza. 3.8 Criterios de evaluación de la calidad del pronóstico. 3.9 Pruebas de hipótesis sobre restricciones lineales múltiples: Test RB, test de Wald Test F del modelo restringido vs. el modelo no restringido Test de normalidad Regresión particionada y el teorema de Frisch-Waugh Variables ficticias: modelos ANOVA y ANCOVA. 5.0 h 3.14 Efectos de interacción entre las variables independientes Uso de las variables ficticias en el análisis de estabilidad de parámetros: contraste de Chow. 4 MULTICOLINEALIDAD Y CONTRASTE DE ERRORES DE ESPECIFICACIÓN 4.1 Causas y consecuencias de la Multicolinealidad: varianzas mal especificadas. 4.2 Detección de multicolinealidad y posibles soluciones. 4.3 Tipos de errores de especificación. 4.4 Forma funcional y escalamiento de datos. 4.5 Variables omitidas y variables redundantes. 4.6 Test de especificación y criterios de selección de modelos: test de Davidson y Mackinnon, AIC, BIC, R^2 ajustado. 4.7 Error de medición de las Variables. Pág. 5

6 5 ELEMENTOS DE TEORÍA ASINTÓTICA 5.1 Introducción 5.2 Convergencia en probabilidad y convergencia en media cuadrática. 5.3 Reglas de las probabilidades límite y el teorema de Slutsky. 5.4 Consistencia de los estimadores de MCO. 5.5 Convergencia en distribución y reglas de las distribuciones límite. 5.6 Distribuciones asintóticas y los Teoremas del Límite Central de Lindberg-Levy y de Lindberg-Feller 5.7 Distribución asintótica del estimador de MCO. 5.8 Inferencia estadística en grandes muestras: Multiplicados de Lagrange. Total 64.0 h 7. RECURSOS O MEDIOS PARA EL APRENDIZAJE Artículos digitales e impresos, Pizarra, Internet, Excel, EVIEWS. Proyector Digital 8. CRITERIOS DE EVALUACION ACTIVIDAD PESO PRUEBAS 30 TRABAJOS 20 EXAMENES 50 TOTAL BIBLIOGRAFIA GENERAL Pág. 6

7 BIBLIOGRAFIA BASICA» Wooldridge, Jeffrey. Introducción a la Econometría: un enfoque moderno, 4ta edición, 2010, CENGAGE Learning» Heij Christiaan; de Boer Paul; Hans Franses Philip; KloekTeun; van Dijk Herman K. Econometric Methods with Applications in Business and Economics, 1ra edicion, 2004, Oxford University Press Inc.» - R. Davidson, J. MacKinnon. Econometric Theory and Methods, 1ra edicion, 2004, OUP USA.» Gujarati, Damodar. Econometría, 5ta edición, 2010, McGraw Hill. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTARIA» Cameron, Colin y Trivedi, Pravin. Microeconometrics Methods and Applications, 8va edición, 2005, Cambridge University Press.» Greene, William. Econometric Analysis, 7ma edición, 2012, Pearson.» Juan Pablo Sarmiento. Notas de clase. 10. BIBLIOGRAFIA PROFESOR Pág. 7

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