PUBLICACIONES DE 3º CURSO

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1 PUBLICACIONES DE 3º CURSO Licenciatura: Economía Asignatura: ECONOMETRÍA II GRUPO 36 PROGRAMA Profesores: Luis A. Medrano Monia Ben Kaabia Irene Olloqui Departamento: ANÁLISIS ECONÓMICO Curso Académico 2009/10 Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales _ Universidad de Zaragoza

2 PROFESORADO Clases teóricas: Luis Medrano Clases prácticas: Monia Ben Kaabia Irene Olloqui HORARIO DE CLASE Y TUTORÍAS Horario de clase: Aula Lunes Jueves Grupo 36 M Horario de tutorías: Lunes Luis Medrano Lunes y Martes: 9:30 11:00 Viernes: 9:30 12:30 Monia Ben Kaabia Martes: 10:00 12:00 y 16:00 17:00, Miércoles: 10:00 12:00 y 16:00 17:00 Irene Olloqui Martes: 10:00 14:15 y Jueves: 17:00 19:00 OBJETIVO DE LA ASIGNATURA El objetivo de esta asignatura es ampliar los conocimientos que el estudiante ha adquirido previamente sobre el Modelo de Regresión Lineal en la asignatura de Introducción a la Econometría. Esta ampliación de conocimientos se lleva a cabo distinguiendo dos partes fundamentales. En primer lugar se considera el análisis con datos de corte transversal. En dicho ámbito se introduce el tratamiento de variables cualitativas, el análisis de la forma funcional y los errores de especificación y el estudio del problema de heteroscedasticidad. En segundo lugar se estudia el modelo de regresión con datos de series temporales, en los que no puede mantenerse la hipótesis de independencia de las observaciones que se daba en datos de corte transversal. Dentro de este contexto estudiaremos la utilización de tendencias en el análisis de regresión, así como el problema de correlación serial.

3 CLASES PRÁCTICAS Para las clases prácticas, que ocuparan bloques de dos horas (en jueves), el grupo de Teoría se dividirá en dos. Las clases prácticas se realizarán en las aulas de informática 4 y M7. En las horas de prácticas se resolverán ejercicios con el programa informático Eviews. Adicionalmente, para las prácticas del trabajo informático, los alumnos de esta asignatura tienen reservada el aula 3 de informática todos los MIÉRCOLES (de 9:00 a 13:00 y de 15:00 a 21:00) del segundo cuatrimestre. El enunciado de las diferentes prácticas, así como los datos utilizados estarán disponibles en la Web de la asignatura ( ). EVALUACIÓN El sistema de evaluación constará de un examen dividido en dos partes, que se realizará al finalizar la docencia de la asignatura. La primera parte será una prueba escrita de contenido teórico-práctico que computará el 50% de la nota final y la segunda parte será una prueba que se realizará en un aula de informática (con ayuda de un ordenador) y que constituirá el 50% restante de la nota. Además, la calificación final se puede ver complementada con la realización de pequeños ejercicios voluntarios que se irán planteando en las clases.

4 BIBLIOGRAFÍA Bibliografía básica Wooldridge, J.M. (2006). Introducción a la Econometría. Un enfoque moderno. Thomson South-Western, Mason, Ohio. Segunda Edición. Bibliografía complementaria Aparicio, M.T. y Villanúa, I. (2003). Multivariate Linear regression model. En Computer- Aided Introduction to Econometrics (Rodríguez-Poo, J.M., ed.). Springer. Berlin. Pp Greene, W.H. (1999). Análisis Econométrico. Tercera Edición. Prentice-Hall. Goldberger, A.S. (2001). Introducción a la Econometría. Ariel. Barcelona Gujarati, D.N. (2004). Econometría. McGraw-Hill. Cuarta edición. Johnston, J. y DiNardo, J. (2001). Métodos de Econometría. Vicens-Vives. Barcelona. Moral, I. y Rodríguez-Poo, J.M. (2003). Univariate Linear regression model. En Computer- Aided Introduction to Econometrics (Rodríguez-Poo, J.M., ed.). Springer. Berlin. Pp Libros de ejercicios Aznar, A., García Ferrer, A. y Martín, A. (1994). Ejercicios de Econometría. Pirámide. Madrid. Carrascal, U., González, Y. y Rodríguez, B. (2000). Análisis econométrico con Eviews. Rama. Madrid. Fernández, A.I., González, P., Regúlez, M., Moral, M.P. y Esteban, M.V. (2005). Ejercicios de Econometría. 2ª Ed. McGraw-Hill. Madrid. Perez, C. (2006). Problemas Resueltos de Econometría.Thomson. Madrid.

5 PROGRAMA Tema 1: Revisión y ampliación del modelo de regresión lineal. 1. El modelo de regresión múltiple. Motivación. Hipótesis. 2. Etapa de estimación. Propiedades de los estimadores. 3. Contrastes de hipótesis. 4. Predicción y análisis de residuos. Tema 2: Análisis de regresión con información cualitativa. 1. Descripción de la información cualitativa. 2. Modelo de regresión simple con variable explicativa ficticia 3. Variables ficticias para categorías múltiples. 4. Interacciones con variables ficticias. Consideración de varias pendientes. Contraste de diferencias entre grupos. 5. Variable dependiente binaria: el modelo de probabilidad lineal. Tema 3: Errores de Especificación del Modelo y Multicolinealidad 1. Introducción. 2. Inclusión de variables irrelevantes. 3. Omisión de variables relevantes. 4. Concepto y tipos de multicolinealidad. 5. Efectos de la multicolinealidad. Soluciones Tema 4: Análisis de la Forma Funcional. 1. Introducción. 2. Modelos no lineales pero intrínsecamente lineales. 3. Contraste RESET de forma funcional

6 Tema 5: Heteroscedasticidad. 1. Consecuencias de la heteroscedasticidad para los MCO. 2. Contrastes de homoscedasticidad 3. Inferencia robusta a heteroscedasticidad. 4. Estimación por mínimos cuadrados generalizados y mínimos cuadrados generalizados factibles. Tema 6: Autocorrelación. 1. Introducción. 2. Contrastes de autocorrelación. 3. Estimación por mínimos cuadrados generalizados y mínimos cuadrados generalizados factibles. 4. Otras posibles soluciones.