DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA DATOS BÁSICOS DE LOS PROFESORES DATOS ESPECÍFICOS DE LA ASIGNATURA

Transcripción

1 EXPERIENCIA PILOTO DE CRÉDITOS EUROPEOS UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA CENTRO GUÍA DOCENTE DE Ldo. en Derecho y Admon. y Dirección de Empresas CURSO FICHA DE ASIGNATURA NOMBRE: Econometría DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA CÓDIGO: 6145 AÑO DEL PLAN DE ESTUDIO: 2002 TIPO (troncal/obligatoria/optativa) : Troncal Créditos totales (LRU / ECTS): 9 / 8,7 Créditos LRU/ECTS teóricos: 6 / 5,8 CURSO: 5º CUATRIMESTRE: 1º-2º CICLO: 2º NOMBRE: José María Caridad y Ocerin DATOS BÁSICOS DE LOS PROFESORES Créditos LRU/ECTS prácticos: 3 / 2,9 CENTRO/DEPARTAMENTO: Estadística, Econometría, I.O., Organización de Empresas y Economía Aplicada ÁREA: Estadística e Investigación Operativa Nº DESPACHO: ccjm@uco.es TF: URL WEB: NOMBRE: José Ángel Roldán Casas CENTRO/DEPARTAMENTO: Estadística, Econometría, Investigación Operativa y Organización de Empresas ÁREA: Estadística e Investigación Operativa Nº DESPACHO: ma1rocaj@uco.es TF: URL WEB: DATOS ESPECÍFICOS DE LA ASIGNATURA 1. DESCRIPTOR SEGÚN BOE Modelos de regresión múltiple; validez de las estimaciones y formulación dinámica. Modelo de ecuaciones simultáneas. 2. SITUACIÓN 2.1. PRERREQUISITOS: Los alumnos deben haber adquirido los siguientes conocimientos mínimos relacionados con asignaturas de las áreas de Matemáticas y Estadística: a) Matemáticas * Del Álgebra: matrices y determinantes, resolución de sistemas lineales * Técnicas de resolución de problemas.

2 b) Estadística * De la inferencia estadística: estimación puntual y por intervalo, contrastes de hipótesis * Técnicas de resolución de problemas CONTEXTO DENTRO DE LA TITULACIÓN: 2.3. RECOMENDACIONES: 3. COMPETENCIAS 3.1. COMPETENCIAS TRANSVERSALES/GENÉRICAS: Poseer y comprender conocimientos específicos del campo de estudio de la Titulación Aplicar conocimientos en contextos profesionales Elaborar y defender argumentos en el campo de conocimiento Resolver problemas dentro del área de estudio Reunir e interpretar datos relevantes dentro del área de estudio Dominar el uso de las TICs (bases de datos, Internet, etc.) y ser capaz de aplicarlas en contextos académicos y profesionales COMPETENCIAS ESPECÍFICAS: Resolver problemas de dirección y gestión aplicando criterios profesionales basados en el manejo de instrumentos técnicos Valorar a partir de la información disponible la situación y previsible evolución de una empresa Entender las instituciones económicas como resultado y aplicación de representaciones teóricas o formales a cerca de cómo funciona la economía 4. OBJETIVOS La asignatura se presenta con un carácter teórico-práctico, y con un doble objetivo inicial: desarrollar la capacidad de obtener información útil a partir de datos y elaboración de modelos, así como iniciarse en las técnicas de predicción empresarial. 5. METODOLOGÍA NÚMERO DE HORAS DE TRABAJO DEL ALUMNO: PRIMER CUATRIMESTRE: Nº de Horas en créditos ECTS: 116 Clases Teóricas: 21 Clases Prácticas: 10,5 Actividades en colaboración con el profesor: Exposiciones y Seminarios : Excursiones y visitas. Tutorías especializadas colectivas (presenciales o virtuales): 13,5 Otros Actividades autónomas del alumnado: Realización de Actividades Académicas Dirigidas sin presencia del profesor: 20 Horas de estudio : 39,5

3 Preparación de Trabajos: Tutorías especializadas individuales (presenciales o virtuales): 8,5 Realización de Exámenes: 3 Otras: SEGUNDO CUATRIMESTRE: Nº de Horas en créditos ECTS: 116 Clases Teóricas: 21 Clases Prácticas: 10,5 Actividades en colaboración con el profesor: Exposiciones y Seminarios: Excursiones y visitas. Tutorías especializadas colectivas (presenciales o virtuales): 13,5 Otros Actividades autónomas del alumnado: Realización de Actividades Académicas Dirigidas sin presencia del profesor: 20 Horas de estudio: 39,5 Preparación de Trabajos: Tutorías especializadas individuales (presenciales o virtuales): 8,5 Realización de Exámenes: 3 Otras: 6. TÉCNICAS DOCENTES Sesiones académicas teóricas: X Exposición y debate: Tutorías especializadas: X Sesiones académicas prácticas: X Visitas y excursiones: Controles de lecturas obligatorias: Otros (especificar): 7. BLOQUES TEMÁTICOS I. MODELO LINEAL GENERAL 1. Introducción a la Econometría Modelos económicos y econométricos. Fases en la elaboración de un modelo. Anexo de algebra matricial. 2. El modelo lineal general uniecuacional. Estimación Especificación e hipótesis a priori. Interpretación de los coeficientes estimados. Estimación del modelo: mínimos cuadrados ordinarios (MCO). Propiedades de los estimadores. Estimador de la varianza del término de error. Coeficiente de determinación. Predicción con el modelo lineal. 3. Inferencia sobre los coeficientes del modelo lineal general uniecuacional Contrastes de significación global e individual. Contrastes de hipótesis lineales. Intervalos de confianza. Contrastes de estabilidad: test de Chow. 4. El modelo lineal general uniecuacional. Multicolinealidad Concepto y consecuencias en la estimación MCO. Métodos de detección y medida de su intensidad: índice de condición. Medidas contra la multicolinealidad. 5. El modelo lineal general uniecuacional. Análisis de los residuos MCO Análisis gráfico de residuos. Media del término de error. Heterocedasticidad: causas, consecuencias en la estimación MCO y formas de detección (contraste de White). Autcorrelación: causas,

4 consecuencias en la estimación MCO y formas de detección (contraste de Durbin-Watson). Estimador de mínimos cuadrados generalizados (MCG): transformación de Aitken. Propiedades del estimador MCG. Normalidad del término de error: contraste de Jarque-Bera. 6. Regresión con variables cualitativas Escalas de medida. Representación de variables no numéricas: variables artificiales (dummy). Variables explicativas cualitativas: efectos sobre la variable endógena (aditivo y/o multiplicativo. Modelos con variable endógena cualitativa. Modelos logit, probit, tobit y similares. 7. Modelos multiecuacionales Formulación. Hipótesis a priori. El problema de la identificabilidad. Forma estructural y forma reducida. Estimación de modelos. Predicción. II. ANALISIS DE SERIES TEMPORALES 8. Análisis de series temporales: enfoque estocástico Métodos de análisis de series temporales. Componentes deterministas y aleatorias. Proceso estocástico: caracterización (autocovarianzas y autocorrelaciones). Concepto de estacionariedad. Representación de procesos estocásticos estacionarios: modelos MA, AR y ARMA. Condiciones de estacionariedad e invertibilidad. Procesos estocásticos no estacionarios: diferenciación. Modelos ARIMA. Elaboración de modelos ARIMA: metodología Box-Jenkins. Estacionalidad. Modelos ARMA y ARIMA multiplicativos. Predicción por punto y por intervalo. 9. Análisis de series temporales: enfoque clásico Modelos de regresión con componentes deterministas. Modelos de alisado exponencial. Modelos de Holt-Winters. Modelos de medias móviles. Método Delphi. Otros métodos de predicción. Desestacionalización de series 10. Modelos dinámicos y análisis espectral Cointegración. Modelos VAR. Análisis de intervención. Estimación e interpretación del espectro. Método de extracción de señal. El procedimiento Tramo-Seats. El método X12/X13. - Los programas EViews y Demetra+ Introducción a EViews y a Demetra. El espacio de trabajo. El rango de datos activo. Funciones. Generación de objetos. Estimación de modelos. Métodos Tramo/Seats y X12Arima. 8. BIBLIOGRAFÍA 8.1 GENERAL Box, G.; Jenkins, G. and Reinsel, G. (1994). Time series analysis (Third edition). Prentice- Hall. New Jersey Caridad y Ocerin, J. M. (1998). Econometría: modelos econométricos y series temporales. Editorial Reverté. Barcelona.Quesada, V., Curso y Ejercicios de Estadística, Ed. Alhambra Caridad y Ocerin, J.M. (2005). EViews. Ediciones DF Caridad y Ocerin, J.M. (2005). Demetra. Ediciones DF Caridad y Ocerin, J.M. (2011) Predicción económica y series temporales. Ediciones DF Greene, W. (1999). Análisis Econométrico (3 edición). Prentice-Hall. Madrid Gujarati, D. (2003). Econometría. Editorial McGraw-Hill Novales, A. (1993). Econometría 2ª ed. Editorial McGraw-Hill Pérez López, C. (2006). Problemas resueltos de Econometría. Thomson Paraninfo. Madrid Uriel, E. y Peiró, A. (2000). Introducción al análisis de series temporales. Alfa Centauro, Madrid

5 8.2 ESPECÍFICA Manuales complementarios para la asignatura: Caridad y Ocerin, J.M., Estadística básica e introducción a la Econometría. Edic.DF. Córdoba Caridad y Ocerin, J.M., Análisis de datos en Ciencias Sociales. Edic.DF. Córdoba Alambra Manuales de consulta: Anderson, O.D. (1979). Times Series Analysis and Forecasting. Butterworths Elliot, D.F. (1987). Handbook of Digital Signal Processing. Academic Press.A ÑDSL Fluxá Ceva, J.M., Gistau Gistau, R.; Herreras Espino, J.A.; López Camacho, B. (1997) El mercado del agua. Revista de Estudios Económicos. 1-2, A ÑSLDÁÑDSL Gómez, V. Maravall, A. (1998). Automatic modelling methods for univariate series. Documento de trabajo nº Banco de España.A ÑSDKLA ÑDS Hamilton, J.D. (1994) Time Series Analysis. Princeton University Press. Harvey, A.C. (1993). Time Series Models. Harvester Wheatsheaf. Mipel, K.W., McLeod, A.I. (1994) Time series modelling of water resources and environmental Systems. Elsevier. Prestley, M.B. (1991) Non-linear and non-stationary time series analysis. Academic Press. 9. EVALUACIÓN Instrumentos de evaluación Exámenes teórico-prácticos Trabajo tutelado durante el curso Criterios de evaluación La evaluación de los conocimientos y competencias se realizarán a través de la realización de problemas, prácticas y trabajos relacionados con los bloques temáticos descritos anteriormente. Se propone la realización de un examen teórico-práctico, consistente en la interpretación de una serie de cuestiones teóricas y en la resolución de un número determinado problemas. A este examen se le dará un peso en la nota final de la asignatura del 80%. Unas prácticas que se irán entregando por escrito a lo largo del curso, siendo necesario tener completada la colección de prácticas; se tendrá en cuente en el 20% de la nota final de la asignatura adicional para aquellos que hayan superado el examen teórico-práctico, y se valorará la asistencia regular, la cual es necesaria. Un trabajo opcional para obtener la máxima calificación. 10. MECANISMOS DE SEGUIMIENTO (al margen de los contemplados a nivel general para toda la experiencia piloto, se recogerán aquí los mecanismos concretos que los docentes propongan para el seguimiento de cada asignatura):

6 Distribuya el número de horas que ha respondido en el punto 5 en 20 semanas para una asignatura cuatrimestral y 40 para una anual 11. ORGANIZACIÓN DOCENTE SEMANAL (Sólo hay que indicar el número de horas que a ese tipo de sesión va a dedicar el estudiante cada semana) SEMANA de Teóricas prácticas Exposiciones y seminarios Visita y excursiones Tutorías especializadas Control de lecturas obligatorias Exámenes Temas del temario a tratar Primer Cuatrimestre 1ª Semana 2 1 Tema 1 2ª Semana 2 1 Tema 1 3ª Semana 2 1 Tema 2 4ª Semana Tema 2 5ª Semana Tema 2 6ª Semana Tema 3 7ª Semana Tema 3 8ª Semana Tema 3 9ª Semana 2 1 Tema 4 10ª Semana 2 1 Tema 4 11ª Semana 2 1 Tema 5 12ª Semana 2 1 Tema 5 13ª Semana 0,5 2,5 Tema 5 14ª Semana Tema 6 15ª Semana 1 2 Tema 6 16ª Semana 3 17ª Semana 18ª Semana 19ª Semana 20ª Semana El encabezado de las columnas deberá rellenarse con las actividades señaladas en el apartado 5

7 11. ORGANIZACIÓN DOCENTE SEMANAL (Sólo hay que indicar el número de horas que a ese tipo de sesión va a dedicar el estudiante cada semana) SEMANA de Teóricas prácticas Exposiciones y seminarios Visita y excursiones Tutorías especializadas Control de lecturas obligatorias Exámenes Temas del temario a tratar Segundo Cuatrimestre 1ª Semana 2 1 Tema 7 2ª Semana Tema 8 3ª Semana 2 1 Tema 8 4ª Semana 2 1 Tema 8 5ª Semana Tema 8 6ª Semana Tema 8 7ª Semana Tema 8 8ª Semana 2 1 Tema 8 9ª Semana Tema 8 10ª Semana Tema 8 11ª Semana 2 1 Tema 9 12ª Semana 2 1 Tema 9 13ª Semana 1 0,5 1,5 Tema 9 14ª Semana 1 2 Tema 10 15ª Semana 1 2 Tema 10 16ª Semana 3 17ª Semana 18ª Semana 19ª Semana 20ª Semana