GUÍA DOCENTE 2016/17. Indiferente. Ciclo Curso. Centro Plan ASIGNATURA Econometría

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1 GUÍA DOCENTE 2016/17 Centro Plan ASIGNATURA Econometría Facultad de Economía y Empresa (Sarriko) GADEMP30 - Grado en Administración y Dirección de Empresas DESCRIPCIÓN Y CONTEXTUALIZACIÓN DE LA ASIGNATURA COMPETENCIAS / RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA Competencias Específicas: C1. Analizar de forma crítica los elementos básicos del modelo de regresión lineal con el objetivo de comprender la lógica de la modelización econométrica y poder especificar relaciones causales entre variables económicas. C2. Aplicar la metodología econométrica básica para estimar y validar relaciones económicas en base a la información estadística disponible sobre las variables y utilizando los instrumentos informáticos apropiados. C3. Interpretar razonadamente los resultados obtenidos en la estimación y validación del modelo econométrico con el objetivo de elaborar informes económicos. C4. Presentar de forma clara y concisa, tanto oralmente como por escrito, las conclusiones obtenidas en una aplicación empírica. Ciclo Curso Indiferente 3er curso Créditos ECTS : Econometría es una asignatura obligatoria de 3º del Grado en Administración y Dirección de Empresas que se imparte en el primer cuatrimestre. Se sitúa dentro del módulo denominado Avance en la Administración y Dirección de Empresas. El trabajo que se desarrolla en esta asignatura permite a los y las estudiantes utilizar el modelo de regresión lineal para analizar el comportamiento de variables económicas de interés a partir de los datos disponibles. Por ejemplo, explicar las ventas de una empresa, en función de distintos factores: gastos en publicidad, existencia de un portal de internet, localización, sector al que pertenece, etc. Tras el análisis, serán capaces de dar respuesta a preguntas como: qué factores influyen y cuáles no en las ventas de una empresa?, cuánto se puede esperar que aumenten las ventas si aumenta el gasto en publicidad en una determinada cantidad?, qué ventas tendrá una empresa con determinadas características? Obtener y comprender este tipo de información es de gran ayuda en el proceso de gestión y toma de decisiones de la empresa. Para poder desarrollar Econometría adecuadamente son necesarios conocimientos de estadística descriptiva y de teoría de la probabilidad así como de inferencia estadística, como los que se obtienen en las asignaturas previas de Estadística y Análisis de Datos y Estadística Aplicada a la Empresa. Así mismo se necesita saber utilizar el álgebra lineal y matricial a nivel básico, aspectos que se estudian tanto en Bachillerato como en las asignaturas de Matemáticas I y II de primer curso del grado. El modelo de regresión lineal es un modelo útil y necesario para el aprendizaje de asignaturas que requieran analizar modelos económicos y empresariales para la toma de decisiones. 6 A lo largo del curso se trabajan las siguientes Competencias Transversales del módulo: CT1. Capacidad para emitir juicios razonados apoyándose en los resultados obtenidos (M03CM02)*. CT2. Desarrollar las habilidades de aprendizaje para adquirir un alto grado de autonomía, tanto de cara a emprender estudios posteriores como de cara a su propia autoformación. (M03CM05). CT3. Capacidad para la comunicación escrita y oral con fluidez (M03CM09). CT4. Capacidad para el pensamiento analítico y la reflexión crítica (M03CM11). CT5. Capacidad para comunicarse en una lengua extranjera, preferentemente en inglés, francés o alemán (M03CM13). *Estos son los códigos de las competencias transversales del módulo Avance en la Administración y Dirección de Empresas recogidas en la memoria del grado ( Resultados de Aprendizaje: - Comprender la especificación del modelo de regresión lineal y, en particular, el significado y las implicaciones de los supuestos básicos (C1). - Saber incorporar en el modelo de regresión variables cuantitativas y cualitativas (C1). - Interpretar los coeficientes del modelo de regresión, incluyendo los de especificaciones no lineales en las variables (C1, C3). 1 / 5

2 - Organizar y sistematizar información estadística relevante (C3, C4). - Utilizar un software econométrico (Gretl) para el análisis de bases de datos económicos e interpretar sus resultados (C2, C3). - Estimar el modelo de regresión por Mínimos Cuadrados Ordinarios (C2). - Realizar contrastes de hipótesis sobre la relación económica propuesta (C3). - Predecir valores de interés con un modelo econométrico (C3). - Comprobar la validez de algunos de los supuestos básicos del modelo de regresión y aprender a modificar el análisis en caso de incumplimiento (C3). - Seleccionar entre especificaciones alternativas en base a las propiedades de los estimadores (C3). - Interpretar adecuadamente los resultados obtenidos en la estimación del modelo econométrico (C3, C4). CONTENIDOS TEORICO-PRACTICOS 1. Introducción a la Econometría Qué es la econometría? Concepto de modelo: modelo económico y modelo econométrico. Tipos de datos económicos. Tipos de modelos. Etapas en la elaboración de un modelo. 2. Modelo de Regresión Lineal (I). Especificación Especificación del modelo: supuestos básicos. Función de regresión poblacional. Interpretación de los coeficientes. Variables explicativas cualitativas. 3. Modelo de Regresión Lineal (II). Estimación. Estimador de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). La función de regresión muestral: interpretación y propiedades. Bondad de ajuste: coeficiente de determinación. Estimador de la varianza de las perturbaciones. Análisis de residuos. Cambio de unidades de medida. Propiedades en muestras finitas del estimador MCO. Problemas de especificación de la parte sistemática. Estimación mínimo-cuadrática sujeta a restricciones. 4. Modelo de Regresión Lineal General (III). Inferencia y predicción. Distribución del estimador MCO bajo normalidad. Estimación por intervalo. Contraste de hipótesis de un único parámetro poblacional. Contraste de restricciones lineales múltiples: el contraste F. Multicolinealidad. Predicción por punto y por intervalo. 5. Heterocedasticidad. Causas de la heterocedasticidad. Detección de la heterocedasticidad. Consecuencias de la heterocedasticidad para el estimador MCO. Inferencia robusta a la heterocedasticidad utilizando el estimador MCO. METODOLOGÍA La metodología utilizada se basa en dos tipos de modalidades docentes: clases magistrales y clases prácticas. El calendario con la distribución de las distintas sesiones (cronograma) así como el material necesario para el aprendizaje de esta materia están disponibles en el aula virtual de la asignatura creada en la plataforma de apoyo a la docencia egela. Las clases magistrales desarrollan principalmente los distintos temas del programa. En ellas, se explican los conceptos teóricos y se muestran diversos ejemplos ilustrativos de los mismos para facilitar su comprensión. Se proporcionan además problemas, cuestionarios y ejercicios para que el alumnado los resuelva de forma individual o colectiva y así entienda la aplicabilidad de la teoría a distintos casos de estudio. En las clases prácticas se realizarán, discutirán y presentarán varias tareas: algunas con el objetivo de que los y las estudiantes adquieran nuevo conocimiento por su cuenta y otras, con el fin de afianzar los conceptos expuestos en las clases magistrales. La organización general de todas las clases prácticas es muy similar. En primer lugar, se proporciona al alumnado en egela el enunciado de la tarea que deben trabajar en horas no presenciales y traer preparada a la clase práctica. En segundo lugar, se trabaja esta tarea en el aula de forma individual o en grupo. Habitualmente por cada tarea el alumnado aportará al docente una evidencia o resultado de las actividades realizadas (presentación oral y/o entregable) bien en la misma clase práctica o en las clases magistrales subsiguientes. Así, el seguimiento del aprendizaje planteado en estas tareas se prolonga a lo largo de varias sesiones presenciales proporcionando feed-back sobre el trabajo realizado y las evidencias presentadas. De esta forma, el alumnado tiene la oportunidad de tomar conciencia de su aprendizaje y poder, en caso necesario, reconducir sus tácticas de aprendizaje para mejorar sus resultados. La primera parte de esta metodología se centra en preparar y afianzar conocimientos de forma autónoma, la segunda permite resolver las dudas surgidas y la tercera complementa el avance logrado. 2 / 5

3 Algunas clases prácticas se realizan en el aula de ordenadores donde se trabaja con uno de los software econométricos disponibles en la actualidad, Gretl. Se propone la utilización de este programa porque presenta las ventajas de ser de código abierto y de uso gratuito. El objetivo de estas sesiones es que el alumnado adquiera un grado de destreza básico con este programa para poder utilizarlo en la resolución de las tareas. TIPOS DE DOCENCIA Tipo de Docencia Horas de Docencia Presencial Horas de Actividad No Presencial del Alumno M S GA GL GO GCL TA TI GCA Leyenda: M: Magistral S: Seminario GA: P. de Aula GL: P. Laboratorio GO: P. Ordenador SISTEMAS DE EVALUACIÓN - Sistema de evaluación mixta - Sistema de evaluación final GCL: P. Clínicas TA: Taller TI: Taller Ind. GCA: P. de Campo HERRAMIENTAS Y PORCENTAJES DE CALIFICACIÓN - Prueba escrita a desarrollar 70% - Realización de prácticas (ejercicios, casos o problemas) 30% CONVOCATORIA ORDINARIA: ORIENTACIONES Y RENUNCIA En la convocatoria ordinaria el sistema de evaluación es mixto. Su estructura es la siguiente: 1. Evaluación continua (30% de la nota de la asignatura): se realizará a través de a. las evidencias derivadas de las tareas propuestas en las clases prácticas, que podrán recogerse tanto en las clases prácticas como en las magistrales. b. la resolución de ejercicios, casos o problemas, tanto de forma individual como en grupo, en las clases magistrales. 2. Prueba individual (70% de la nota de la asignatura): consistirá en una prueba escrita que tendrá lugar al final del curso y en la que se responderá a cuestiones teóricas y se resolverán problemas relacionados con los contenidos teórico-prácticos de la asignatura. La calificación final se obtendrá como la media ponderada de las calificaciones obtenidas en la evaluación continua y en la prueba escrita individual. Para poder realizar esta media es absolutamente necesario que se haya obtenido al menos una nota de 4 sobre 10 en la prueba escrita individual. En caso contrario, la calificación asignada corresponderá a la nota obtenida en la prueba escrita individual exclusivamente, sin hacer media con la nota de la evaluación continua. El alumno que desee la exención de la evaluación mixta según los criterios del art. 43 del capítulo V de la Normativa de Gestión para las Enseñanzas de Grado y de Primer y Segundo Ciclo de la UPV/EHU deberá solicitarlo en decanato en los plazos y forma previstos para ello. La evaluación para aquellos estudiantes que en la convocatoria ordinaria hayan obtenido la exención del sistema de evaluación mixta consistirá en una prueba individual (que supondrá el 100% de la calificación) en la que se evaluarán todos los resultados del aprendizaje de la asignatura. Para renunciar a la convocatoria ordinaria será suficiente con no presentarse a la prueba final individual (70% o 100% según el caso). Quedará reflejado en el acta como NO PRESENTADO. CONVOCATORIA EXTRAORDINARIA: ORIENTACIONES Y RENUNCIA La evaluación en la convocatoria extraordinaria consistirá en una prueba individual (que supondrá el 100% de la calificación) en la que se evaluarán todos los resultados del aprendizaje de la asignatura. Para renunciar a la convocatoria extraordinaria será suficiente con no presentarse a la prueba individual. Quedará reflejado en el acta como NO PRESENTADO. MATERIALES DE USO OBLIGATORIO Paquete económetrico Gretl 3 / 5

4 Plataforma egela BIBLIOGRAFIA Bibliografía básica La bibliografía básica recomendada consta de libros de texto y material online. Si bien no todos los títulos incluidos en la bibliografía cubren el total de los contenidos del curso, el conjunto de todos los presentados en la bibliografía básica son suficientes para preparar la materia. 1. Alonso, Aurora, Javier Fernández e Inmaculada Gallastegui (2004). Econometría, Prentice-Hall (Pearson); ISBN: Stock, James H. y Mark Watson (2012). Introducción a la Econometría. Pearson. 3. Wooldridge, Jeffrey M., (2001), Introducción a la econometría: Un enfoque moderno, Thomson-Paraninfo. Material Online 1. Esteban, M.Victoria, Paz Moral, Susan Orbe, Marta Régulez, Ainhoa Zárraga y Marian Zubia (2009). Análisis de Regresión con Gretl. OpenCourseWare. UPV-EHU. (hyperlink: ocw.ehu.es,[2009/12][cas]) 2. Fernández, Javier y González, Pilar(2009). Introducción a la Econometría, EHU OpenCourseWare, Creative Commons, (hyperlink: ocw.ehu.es, [2009/03][Cas]). 3. González, Pilar y Susan Orbe (2013). Econometría aplicada con Gretl, EHU OpenCourseWare, Creative Commons, (hyperlink: ocw.ehu.es, [2013/12][Cas]). 4. González, Pilar y Susan Orbe (2012). Prácticas para el aprendizaje de la Econometría. Servicio Editorial UPV/EHU. Bibliografía de profundización 1. Fernández, Ana, González, Pilar, Regúlez, Marta, Moral, Paz, Esteban, M. Victoria (2005). Ejercicios de Econometría, 2ª ed., McGraw-Hill. 2. González, Pilar, Orbe, Susan, Goitisolo, Beatriz e Inmculada Gallastegui (2008). Clases prácticas. Introducción a la Econometría. Licenciatura de Economía. 3. Gujarati, Damodar (2003). Basic Econometrics, 4ª ed., McGraw-Hill. 4. Hill, R. Carter, Griffiths, William E. y George G. Judge (2003). Undergraduate Econometrics, 4ª ed., McGraw-Hill. 5. Hill, R. Carter, Griffiths, William E. y Guay C. Lim (2003). Principles of Econometrics, 4ª ed., Wiley. 6. Ramanathan, Ramu, (2002). Introductory Econometrics with Applications, 5ªed., SouthWestern. Revistas Revistas de Econmetría (inglés) 1. Econometric Reviews 2. Empirical Economics Journal 3. International Journal of Forecasting 4. Journal of Applied Econometrics 5. Journal of Business and Economic Statistics 6. Journal of Econometrics 7. Journal of Economic Dynamics and Control 8. Journal of Forecasting 9. Oxford Bulletin of Economics and Statistics 10. Review of Economics and Statistics 11. Review of Economic Studies 4 / 5

5 y muchas más... buscar en UPV/EHU library--online journals. Revistas de Econometría (español) 1. Revista de Economía Aplicada 2. Revista de Estudios Regionales 3. Investigaciones Económicas 4. Ekonomiaz Direcciones de internet de interés Instituciones 1) EUSTAT 2) INE 3) Bank of Spain. 4) EUROSTAT 5) OECD 6) International Monetary Fund. 7) World Bank. 8) Madrid Stock Market Bases de datos: 1) 2) 3) 4) 5) 6) OBSERVACIONES 5 / 5