UNIVERSIDAD DE VALLADOLID FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA APLICADA PROYECTO DOCENTE DE ECONOMETRÍA II

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1 UNIVERSIDAD DE VALLADOLID FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA APLICADA PROYECTO DOCENTE DE ECONOMETRÍA II GRADO: ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS CURSO: TERCERO CARÁCTER: OBLIGATORIA PERÍODO LECTIVO: 2º SEMESTRE CRÉDITOS ECTS: 3 CRÉDITOS CURSO ACADÉMICO: PROFESORES (en orden alfabético): Mercedes Prieto Aláiz (prietoal@eaee.uva.es) Pilar Zarzosa Espina (pzarzosa@eaee.uva.es) 1

2 1. DESCRIPTOR DE LA ASIGNATURA El modelo de Regresión Lineal Generalizado con datos transversales: Heteroscedasticidad. Modelización y predicción con datos temporales: Modelos ARIMA, Autocorrelación, y Modelos dinámicos. 2. OBJETIVOS DOCENTES Y CONOCIMIENTOS A ADQUIRIR Se pretende que el alumno al finalizar el curso sea capaz de: Aplicar la metodología econométrica al análisis de relaciones entre variables económicas cuyo comportamiento está sometido a incertidumbre. Tratar adecuadamente las peculiaridades de los modelos dinámicos, en los que el presente se explica a través de la evolución de la realidad económica. Afrontar el análisis de relaciones entre variables económicas observadas a lo largo del tiempo, para las que no se cumplen los supuestos estadísticos generales, debido al comportamiento característico de gran parte de los procesos económicos temporales. Predecir el comportamiento de las variables económicas utilizando técnicas de series temporales. Armonizar el aprendizaje individual con el debate colectivo; trabajar en equipo; realizar aportaciones con espíritu crítico. Mostrar destrezas en el manejo de software general para el análisis econométrico. Poseer habilidades en la búsqueda de contenidos en el entorno bibliográfico, con la ayuda de las Tecnologías de la información y de la comunicación. 3. CONOCIMIENTOS PREVIOS RECOMENDADOS Es imprescindible poseer los conocimientos de la asignatura Econometría I, ya que en Econometría II se supone que el alumno ha completado todo el contenido de aquella asignatura. 4. MATERIAL DIDÁCTICO PARA EL ESTUDIO DE LA ASIGNATURA Los temas que integran el Programa pueden prepararse por cualquiera de los manuales que aparecen recogidos en la bibliografía básica y en la bibliografía complementaria. Por otro lado, con objeto de facilitar a los alumnos el seguimiento de las clases se prepara Material Docente con el fin de ayudar a seguir el desarrollo de las clases. Dicha documentación se deposita en el Servicio de Reprografía de la Facultad, colgándose, asimismo, en el campus virtual de la uva. 5 SISTEMA DE EVALUACIÓN Las pruebas y los criterios para la evaluación de los conocimientos adquiridos por los alumnos a lo largo del curso, dentro de esta asignatura, serán los siguientes: 2

3 La calificación obtenida en la evaluación continua tendrá un peso del 20% de la calificación final. Se realizará un examen final en las fechas previstas en el calendario de exámenes de la facultad, para cada una de las dos convocatorias (ordinaria y extraordinaria). El examen final, en las dos convocatorias, tendrá un peso del 80% de la calificación final. Este examen tendrá contenido teórico y práctico. La parte práctica se realizará utilizando el programa informático Eviews. No se podrá aprobar la asignatura, si tanto en teoría como en práctica, por separado, no se obtiene al menos un 30% de su puntuación total Para la convocatoria extraordinaria, se conservará la calificación obtenida en la evaluación continua. Las fechas previstas para la realización de los exámenes durante el curso académico son las siguientes: 9 de junio, a.m., para la convocatoria ordinaria y 14 de julio, p.m., para la extraordinaria. 6. PROGRAMA, BIBLIOGRAFÍA Y DIRECCIONES DE INTERNET 6.1. Programa Tema 1.- PRESENTACIÓN DE LA ASIGNATURA 1.- Introducción. 2.- El Modelo de Regresión Lineal Normal Clásico. 3.- Evaluación del MRLNC: Errores de especificación. Tema 2.- MODELO DE REGRESIÓN LINEAL NORMAL GENERALIZADO 1.- Especificación del modelo 2.- Consecuencias de aplicar MCO en un modelo de regresión lineal generalizado 3.- Estimación en el modelo de regresión lineal generalizado 4.- Comparación entre estimadores. Contrastes y bondad del ajuste Tema 3.- HETEROSCEDASTICIDAD 1.- Heteroscedasticidad. Planteamiento general 2.- Procedimientos para detectar la heteroscedasticidad 3.- Estimación del modelo y predicción Tema 4.- ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES El contenido de este tema se determinará en función del tiempo disponible Tema 5.- AUTOCORRELACIÓN 1.- Autocorrelación. Planteamiento general 2.- Procedimientos para detectar la autocorrelación 3.- Estimación del modelo y predicción Tema 6.- MODELOS DINÁMICOS 1.- Planteamiento y clasificación. 2.- Modelos de Retardos Distribuidos Finitos. 3.- Modelos autorregresivos. 3

4 4.- Modelos con retardos distribuidos de estructura infinita Programa de Prácticas A lo largo del curso, se harán ejercicios prácticos correspondientes a todos los temas incluidos en el programa de teoría. Las clases prácticas se desarrollarán en el aula de informática. El programa informático utilizado será el EViews Bibliografía básica y complementaria A continuación se recoge una bibliografía básica, que incluye los manuales más al uso de teoría y prácticas, así como una bibliografía complementaria con el fin de ayudar al alumno a la preparación y al estudio de la asignatura. No obstante, recomendamos que para la preparación de cada uno de los temas, se tenga en cuenta el material didáctico que se depositará en el Servicio de Reprografía de la Facultad y en el campus virtual de la UVA. BIBLIOGRAFÍA BÁSICA Teoría: GUJARATI, D. N. Y PORTER, D. C. (2010): Econometría. Quinta edición. McGraw- Hill. México D. F. MATILLA GARCÍA, M., PÉREZ PASCUAL, P. y SANZ CARNERO, B. (2013): Econometría y Predicción. McGraw-Hill. Madrid. Práctica: CARRASCAL ARRANZ, U. y otros (2000): Análisis Econométrico con Eviews. Ed. Ra- Ma. PENA, B. y otros (1999): Cien Ejercicios de Econometría. Ed. Pirámide BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA FERNÁNDEZ SÁINZ, A. y otros. (2005) Ejercicios de Econometría. Segunda Edición. Ed. McGraw-Hill. GREENE, W. H. (1999): Análisis Econométrico. Tercera edición. Prentice Hall. Madrid. GUJARATI D.(2011): Econometrics by example. Ed. Palgrave Macmillan JOHNSTON, J. y DINARDO, J. (2001): Métodos de Econometría Vicens Vives. PÉREZ, C (2006): Problemas resueltos de Econometría. Thomson, Madrid. WOOLDRIDGE, J. (2006): Introducción a la Econometría. Un enfoque moderno. Segunda edición. Thomson, Madrid Direcciones de internet de interés para la asignatura Dirección Web de la asignatura: a través del campus virtual Moodle. 4

5 7. HORARIO DE CLASES Y TUTORIAS A continuación se recogen los horarios de clases y de tutorías para el presente curso académico: HORARIO DE CLASES Y TUTORIAS PARA EL CURSO 20 Cada estudiante tendrá 4 horas semanales de clase, dentro de las siguientes franjas horarias, establecidas por el centro: Segundo semestre. Semanas 9 a 15 Grupo 1 Merdedes Prieto Alaiz Grupo 2 Pilar Zarzosa Espina Grupo 3 Pilar Zarzosa Espina Lunes Martes Miercoles Jueves Viernes Horario de tutorías: to=020&carpeta=/contenidos/departamentos/economiaaplicada/ Los estudiantes concertarán las tutorías con los profesores, personalmente, o por correo electrónico. 5