PROGRAMA DE LA ASIGNATURA. Curso académico

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1 PROGRAMA DE LA ASIGNATURA Curso académico IDENTIFICACIÓN Y CARACTERÍSTICAS DE LA ASIGNATURA Código Créditos ECTS 6 Denominación ESTADÍSTICA E INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA - Grado en Administración y Dirección de Empresas - Doble Grado en Administración y Dirección de Empresas/Derecho. Titulación/es - Doble Grado en Administración y Dirección de Empresas/Economía. - Doble Grado en Administración y Dirección de Empresas/Ciencias del Trabajo. Centro Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales Semestre 3º Carácter Obligatoria Módulo/s Métodos cuantitativos para la empresa Materia/s Estadística Profesor/es Nombre GEORGINA CORTÉS SIERRA Despacho Correo Electrónico (Página Web) 54 georgina@unex.es NURIA CORRALES DIOS 19 nucdios@unex.es Área/s de conocimiento Departamento/s Profesor coordinador (si hay más de uno) Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa Economía Aplicada Economía Financiera y Contabilidad Economía Economía Financiera y Contabilidad GEORGINA CORTÉS SIERRA y NURIA CORRALES DIOS OBJETIVOS Y COMPETENCIAS Titulación y Grupo ADE, GRUPO 1 ADE_DERECHO, GRUPO UNICO ADE, GRUPOS 2 y 3 ADE_CC.TT_ECONOM, GRUPO UNICO Objetivos 1. Conocer los principios y conceptos fundamentales de la inferencia estadística como herramienta para la medición de fenómenos económicos. 2. Modelizar las relaciones de causa-efecto entre variables económicas mediante especificaciones econométricas. 3. Interpretar y valorar con espíritu crítico los resultados obtenidos de la aplicación de métodos de inferencia estadística y de la estimación de modelos econométricos. 4. Desarrollar habilidades en el manejo de herramientas informáticas y de las nuevas tecnologías de la información y la comunicación aplicadas al ámbito del análisis estadístico-econométrico. Competencias CGI1: Capacidad de análisis y síntesis. CGI4: Habilidad para analizar y buscar información provenientes de fuentes diversas. CGI5: Capacidad para la resolución de problemas. CGI8: Comunicación oral y escrita en la lengua nativa.

2 CGI9: Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio. CGP1: Capacidad crítica y autocrítica. CGS2: Capacidad de aprendizaje autónomo. CED30: Conocer y aplicar los fundamentos de los modelos econométricos. CED31: Conocer y aplicar los modelos estadísticos avanzados relacionados con la teoría de muestra e inferencia estadística. CED60: Identificar y emplear herramientas y software apropiados en la resolución de problemas económicos y de la empresa. CEP1: Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. CEP13: Capacidad para identificar las fuentes de información económica relevante y su contenido. CEP17: Capacidad para la búsqueda e interpretación de datos e información relevantes y derivar de los mismos, información relevante imposible de reconocer por no profesionales. CEP18: Capacidad para la transmisión y divulgación de información (ideas, problemas, soluciones,...) sobre cuestiones económicas TEMAS Y CONTENIDOS Breve descripción del contenido Introducción a la inferencia estadística, Estimación puntual y por intervalos, Contrastes de hipótesis, Modelo de regresión lineal general Temario de la asignatura PRIMERA PARTE: INFERENCIA ESTADÍSTICA Denominación del tema 1: Introducción a la inferencia estadística. Contenidos teóricos del tema 1: 1.1. Concepto de inferencia estadística Muestra aleatoria Estadísticos muestrales Distribución muestral de estadísticos. Metodología: explicación en grupo grande con presentación mediante algunos de Competencias: CGI1, CGI8, CGP1, CGS2, CED31, CEP13, CEP18. Contenidos prácticos del tema 1: 1.1. Cálculo de probabilidades asociadas a estadísticos muestrales. Competencias: CGI4, CGI5, CGI9, CED60, CEP1, CEP17. Denominación del tema 2: Estimación paramétrica. Contenidos teóricos del tema 2: 2.1. Estimación puntual: propiedades deseables de los estimadores puntuales Método de estimación puntual por máxima verosimilitud Intervalos de confianza para la media y para la varianza de una distribución normal Intervalos de confianza para la diferencia de medias y para el cociente de varianzas de dos distribuciones normales e independientes. Metodología: explicación en grupo grande con presentación mediante algunos de Competencias: CGI1, CGI8, CGP1, CGS2, CED31, CEP13, CEP18. Contenidos prácticos del tema 2: 2.1. Obtención e interpretación de intervalos de confianza para medias y varianzas de una población normal y de dos poblaciones normales e independientes. Competencias: CGI4, CGI5, CGI9, CED60, CEP1, CEP17. Denominación del tema 3: Contrastes de hipótesis paramétricas. Contenidos teóricos del tema 3:

3 3.1. Conceptos asociados al contraste de hipótesis paramétricas Contraste de hipótesis sobre la media y la varianza de una población normal Contraste de hipótesis sobre la diferencia de media y sobre el cociente de varianzas de dos poblaciones normales e independientes Análisis de la varianza. Metodología: explicación en grupo grande con presentación mediante algunos de Competencias: CGI1, CGI8, CGP1, CGS2, CED31, CEP13, CEP18. Contenidos prácticos del tema 3: 3.1. Realización e interpretación de contrastes de hipótesis sobre medias y varianzas de una población normal y sobre diferencia de medias y cocientes de varianzas de dos poblaciones normales e independientes. Competencias: CGI4, CGI5, CGI9, CED60, CEP1, CEP17. SEGUNDA PARTE: INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA Denominación del tema 4: Introducción a la econometría. Contenidos teóricos del tema 4: 4.1. Definición de econometría Los modelos económicos Los modelos econométricos Elementos de un modelo econométrico. Metodología: explicación en Grupo Grande con presentación mediante algunos de Competencias: CGI1, CGI5, CGI8, CGI9, CGP1, CGS2, CED10, CED30, CEP1, CEP2, CEP3, CEP17. Contenidos prácticos del tema 4: 4.1. Introducción al software estadístico-econométrico SPSS Manejo de datos en el programa SPSS Realización de representaciones gráficas y cálculo de estadísticos básicos con el programa SPSS Fuentes estadísticas para el análisis econométrico. Competencias: CGI1, CGI5, CGI9, CGP1, CGS2, CED10, CED30, CEP1, CEP2, CEP3, CEP17. Denominación del tema 5: El modelo de regresión lineal y sus hipótesis básicas. Contenidos teóricos del tema 5: 5.1. Introducción El modelo de regresión lineal Bondad del ajuste: coeficiente de determinación Inferencia en el modelo de regresión lineal: intervalos de confianza y contrastes de hipótesis para los parámetros individuales Contrastes conjuntos de restricciones lineales. Metodología: explicación en Grupo Grande con presentación mediante algunos de Competencias: CGI1, CGI5, CGI8, CGI9, CGP1, CGS2, CED10, CED30, CEP1, CEP2, CEP3, CEP17. Contenidos prácticos del tema 5: 5.1. Estimación del modelo de regresión lineal con SPSS Análisis estadístico y económico de los resultados econométricos Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza a partir del modelo estimado. Competencias: CGI1, CGI5, CGI9, CGP1, CGS2, CED10, CED30, CEP1, CEP2, CEP3, CEP17. Denominación del tema 6: Ampliaciones del modelo de regresión lineal. Contenidos teóricos del tema 6:

4 6.1. Combinación de información muestral y no muestral Predicciones con el modelo de regresión lineal Forma funcional Evaluación y validación de modelos econométricos. Metodología: explicación en Grupo Grande con presentación mediante algunos de Competencias: CGI1, CGI5, CGI8, CGI9, CGP1, CGS2, CED10, CED30, CEP1, CEP2, CEP3, CEP17. Contenidos prácticos del tema 6: 6.1. Estimación restringida del modelo de regresión lineal con SPSS Simulaciones y predicciones con el modelo de regresión lineal Evaluación y validación de modelos estimados por MCO. Competencias: CGI1, CGI5, CGI9, CGP1, CGS2, CED10, CED30, CEP1, CEP2, CEP3, CEP17. ACTIVIDADES FORMATIVAS Horas de trabajo del alumno por tema Presencial Seguimiento No presencial Tema Total GG S TP EP 1 Teoría Práctica Teoría Práctica Teoría Práctica Teoría Práctica Teoría Práctica Teoría Práctica Evaluación del Conjunto TOTAL GG: Clase en Grupo Grande (entre 40 y 80 alumnos de media según titulación) S: Clase en Seminario (entre 20 y 40 alumnos de media según titulación: desdoble del GG) TP: Tutorías Programadas (entre 5 y 8 alumnos de media según titulación) EP: Estudio personal del alumno, trabajo individual o en grupo, lectura de bibliografía... CRITERIOS Y SISTEMAS DE EVALUACIÓN Se considerarán dos sistemas de evaluación alternativos: un sistema de evaluación presencial y un sistema de evaluación no presencial. Evaluación presencial: Optarán por el sistema de evaluación presencial aquellos alumnos que, una vez transcurridos 15 días desde el comienzo de las clases de la asignatura, no hayan justificado documentalmente su imposibilidad de asistir a clases. En este sistema de evaluación presencial, el 85% de la calificación final obtenida por el alumno procederá de la realización de pruebas de conocimientos tras finalizar cada bloque temático y/o de un examen final (si procede), mientras que el 15% restante procederá de la asistencia participativa en clase del alumno y la evaluación de las competencias. Cada prueba de conocimiento constará de una parte teórica y una parte práctica, cada

5 una de las cuales se valorará con una puntuación de 0 a 10 puntos. La calificación de cada prueba de conocimiento será la media aritmética de las puntuaciones obtenidas en ambas partes, teórica y práctica. Será condición necesaria haber obtenido un mínimo de 4 puntos en cada una de las partes de las que consta el examen. Una vez realizadas todas las pruebas de conocimiento, se tomará como calificación global la media ponderada de las calificaciones obtenidas. Un alumno superará la asignatura, sin necesidad de realizar el examen final, cuando su nota media ponderada entre la calificación global de las pruebas de conocimientos y la asistencia participativa (junto a la evaluación de competencias) sea al menos de 5 puntos. Aquel alumno cuya nota media ponderada sea inferior a 5 puntos deberá superar un examen final, donde se valorarán los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para la adquisición de las competencias de la asignatura. Cada una de las dos partes de este examen final (teoría y práctica) se calificará con una puntuación de 0 a 10 puntos, estableciéndose como calificación final del examen la media aritmética de la puntuación obtenida en la teoría y en la práctica. El alumno aprobará la asignatura cuando la nota media ponderada entre este examen final y la asistencia participativa (junto a la evaluación de competencias) sea al menos de 5 puntos. Para el cálculo de esta nota media ponderada de la asignatura será condición necesaria haber obtenido un mínimo de 4 puntos en cada una de las dos partes de las que consta el examen final. Evaluación no presencial: Sólo podrán acogerse al sistema de evaluación no presencial aquellos alumnos que, en el plazo de 15 días desde el inicio de las clases, justifiquen documentalmente la imposibilidad de poder seguir un sistema de evaluación presencial. En este sistema de evaluación no presencial, el alumno realizará un examen final en las convocatorias oficiales de junio, septiembre y/o febrero (las que se establezcan), en el que se valorarán los conocimientos teóricos y prácticos que el alumno necesita para adquirir las competencias de la asignatura. Cada una de las dos partes de este examen final (teoría y práctica) se calificará con una puntuación de 0 a 10 puntos, estableciéndose como calificación final del examen la media aritmética de la puntuación obtenida en la teoría y en la práctica. El alumno aprobará la asignatura cuando la nota media de este examen final sea al menos de 5 puntos. Para el cálculo de esta nota media será condición necesaria haber obtenido un mínimo de 4 puntos en cada una de las dos partes de las que consta del examen final. Tanto en la evaluación presencial como en la presencial, el alumno deberá acreditar, en las pruebas de conocimientos que se realicen y en el examen final, su identidad a través de la presentación del Documento Nacional de Identidad o documento equivalente para alumnos extranjeros. BIBLIOGRAFÍA Y OTROS RECURSOS Parte teórica: - ANDERSON, D.R., SWEENEY, D.J., WILLIAMS, T.A. (2001), 7ª Edición: Estadística para la Administración y Economía. Editorial International Thomson, México. - CASAS SÁNCHEZ, J.M. (1996): Inferencia estadística para Economía y Administración de Empresas. Editorial Centro de Estudios Ramón Areces, S.A. Madrid. - CASAS SÁNCHEZ, J.M. y SANTOS PEÑA, J. (1999): Estadística empresarial. Editorial Centro de Estudios Ramón Areces, S.A. Madrid. - GUJARATI, D.N. (2004): ECONOMETRÍA.EDITORIAL MCGRAW-HILL, CUARTA EDICIÓN. - MARTÍN PLIEGO LÓPEZ, J.,(2004), Introducción a la Estadística Económica y Empresarial. Teoría y Práctica (3ª edición). Thomson, Madrid.

6 - PAUL NEWBOLD, WILLIAM L. CARLSON Y BETTY THORNE, (2007), Estadística para Administración y Economía. Editorial Pearson, Prentice Hall, Madrid - PEREZ, R. y LÓPEZ, A.J. (1997) Análisis de Datos Económicos II. Editorial Pirámide. Madrid. - RAMAJO, J.; MÁRQUEZ, M.A. y NOGALES, L. (2002): Econometría: Conceptos, métodos y aplicaciones básicas. Universitas Editorial. Badajoz (Libro de referencia). - RUÍZ MACÍAS, P.; AUSÍN GÓMEZ, J.M. Estadística descriptiva, teórica e inferencial. Editorial Universitas, Badajoz, V.V.A.A. (2009): La evaluación por competencias. Experiencias en la UEX. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Universidad de Extremadura. - WOOLDRIDGE, J.M. (2006): "Introducción a la econometría. Un enfoque moderno". Ed. Thomson Paraninfo, segunda edición. Parte práctica: - ANDERSON, D.R., SWEENEY, D.J., WILLIAMS, T.A. (2001), 7ª Edición: Estadística para la Administración y Economía. Editorial International Thomson, México. - CASAS SÁNCHEZ, J.M.; GARCÍA PÉREZ, C.; RIVERA GALICIA, L.F. y ZAMORA SANZ, A.I. (1998): Problemas de estadística descriptiva, probabilidad e inferencia. Ediciones Pirámide. Madrid. - CASAS SÁNCHEZ, J.M.; GARCÍA PÉREZ, C.; RIVERA GALICIA, L.F. y ZAMORA SANZ, A.I. (2006): Ejercicios de inferencia estadística y muestreo para econonía y administración de empresas. Ediciones Pirámide. Madrid. - FERNÁNDEZ, A. y otros (2005): Ejercicios de Econometría. Editorial McGraw-Hill, segunda edición. -LEVIN, RUBIN, BALDERAS, DEL VALLE, GÓMEZ., (2004), 7ª Edición, Estadística para administración y economía, Editorial PEARSON- Prentice Hall, México. - PARDO MERINO, A. y RUÍZ DÍAZ, M.A. (2002): SPSS 11: Guía para el análisis de datos. Editorial Mc Graw-Hill. Madrid. - PÉREZ, C. (2005), Técnicas Estadísticas con SPSS 12. Aplicaciones al análisis de datos, Editorial Pearson-Prentice Hall, Madrid - PÉREZ, C. (2006): "Problemas Resueltos de Econometría". Editorial Thomson Paraninfo. ENLACES INTERESANTES: Para consultar y obtener datos económicos - Instituto Nacional de Estadística (INE): - Junta de Extremadura. Consejería de Economía, Industria y Comercio: - Oficina Estadística de las Comunidades Europeas (EUROSTAT): - El Gabinete de estadística Regional de la Fundación FUNCAS de las Cajas de Ahorro, dirigido por Don Julio Alcaide Inchausti, muestra en esta página sus PREVISIONES cuatrimestrales sobre la evolución de las principales magnitudes económicas en las regiones españolas. El acceso a este trabajo es libre - Indicadores económicos del Banco de España: - Síntesis de indicadores económicos del Banco de España:

7 - Centro Superior de Investigaciones Científicas (CIS): Para consultar y obtener documentos on line: -El grupo de investigación SEJ-309 de la Universidad de Málaga, proporciona en Internet diversos documentos multimedia con contenidos muy interesantes para el estudio de la economía. Desde aquí se puede acceder a algunos de ellos: HORARIOS DE TUTORIAS PERÍODO LECTIVO Profesor/a: Georgina Cortés Sierra Despacho: 54 Días-Horas (semana): Miércoles, jueves y viernes de 11 a 13. Profesor/a: Nuria Corrales Dios Despacho:19 Días-Horas (semana): Lunes de 11:30 a 13:30, miércoles de 18 a 20 y jueves, de 11 a 13 PERÍODO NO LECTIVO Profesor/a: Georgina Cortés Sierra Despacho: 54 Días-Horas (semana): Martes y Miércoles de 10 a 13. Profesor/a: Nuria Corrales Dios Despacho:19 Días-Horas (semana): Martes y Miércoles de 10 a 13. RECOMENDACIONES Respecto a conocimientos previos: Para facilitar la comprensión de la asignatura, es recomendable que los alumnos tengan claros algunos conceptos matemáticos (sumatorios, combinatoria, operaciones con matrices, conceptos básicos de derivación y de integración, etc.) y estadísticos (distribuciones de frecuencias y medidas asociadas, números índices, conceptos básicos de probabilidad, variables aleatorias y distribuciones de probabilidad, etc.). En este sentido, se considera que las competencias que haya adquirido previamente el alumno en las materias de Matemáticas y Introducción a la Estadística le ayudarán de forma significativa en esta asignatura. Respecto al método de estudio: Se recomienda al alumno un seguimiento continuado y desde el primer día del curso. Es muy recomendable la asistencia a las clases y a las tutorías. La dedicación al estudio de la asignatura puede ser, a título orientativo, de media hora para el estudio de los conceptos teóricos y de una hora para la realización de ejercicios prácticos por cada hora de clase recibida. El trabajo constante y la buena planificación desde el principio del curso le permitirán un aprovechamiento más eficaz de la asignatura y le ayudarán a alcanzar los objetivos académicos de la misma.