1. DATOS INFORMATIVOS 1.1. FACULTAD: CIENCIAS ECONÓMICAS

1. DATOS INFORMATIVOS 1.1. FACULTAD: CIENCIAS ECONÓMICAS 1.2. CARRERA: ESTADÍSTICA 1.3. ASIGNATURA: MODELOS ESTOCÁSTICOS II 1.4. CÓDIGO DE ASIGNATURA: 83705 1.5. CRÉDITOS: 6 1.6. SEMESTRE: OCTAVO 1.7. UNIDAD DE ORGANIZACIÓN CURRICULAR: PROFESIONALIZANTE 1.8. TIPO DE ASIGNATURA: OBLIGATORIA 1.9. PROFESOR COORDINADOR DE ASIGNATURA: 1.10. PROFESORES DE LA ASIGNATURA: Ing. Nancy Medina Carranco Ing. Nancy Medina Carranco 1.11. PERÍODO ACADÉMICO: Abril 2016 Septiembre 2016 1.12. N. HORAS DE CLASE: Presenciales: 62 Prácticas: 34 1.13. N. HORAS DE TUTORIAS: Presenciales: 16 Virtuales: 0 1.14. PRERREQUISITOS Asignaturas: 1.15. CORREQUISITOS Asignaturas: Modelos Estocásticos I Códigos: 73704 2. DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA Aborda la estimación de modelos con variables cualitativas, tanto independiente como dependiente modelos de respuesta binaria-; la estimación de modelos multiecuacionales; y, modelos de series de tiempo. Es importante y contribuye a lograr los objetivos del aprendizaje en la medida que una asignatura que combina la aplicación de los métodos estadísticos y matemáticos a la teoría, a fin de probarla empíricamente. Es una materia aplicada que les permite formular las relaciones entre las variables manejando los datos disponibles, para obtener modelos que sistematizan y reflejan el comportamiento de los agentes económicos y sociales, los cuales deben ser validados y luego utilizados para definir política económica, empresarial, ambiental, etc.; proyectar y hacer predicciones. 3. OBJETIVO GENERAL DE LA ASIGNATURA (Con fundamento en los objetivos generales de la carrera) Desarrollar en los estudiantes la capacidad de utilizar un conjunto de herramientas, métodos y técnicas para modelar el comportamiento de los agentes económicos, utilizando diferente tipo de variables (continuas, discretas, dicotómicas, etc.) para hacer análisis que le permitan entender cómo se toman las decisiones, hacer predicciones y proyecciones de diferentes variables, utilizando datos de corte transversal y series de tiempo Página1

4. OBJETIVOS ESPECÍFICOS DE LA ASIGNATURA (Con fundamento en los objetivos generales de la carrera) Preparar a los estudiantes en el manejo de bases de datos Desarrollar destrezas en el manejo de un software econométrico (Stata, E-views) Apoyar a que el estudiante consolide los conocimientos de estadística y teoría económica adquiridos en su carrera. Identificar las aplicaciones de un modelo estimado y validado para varios temas como predicciones, proyecciones, formulación de políticas. 5. CONTRIBUCIÓN DE LA ASIGNATURA EN LA FORMACIÓN DEL PROFESIONAL (Perfil de Egreso) Los modelos estocásticos II le facilita al estudiante herramientas de análisis para verificar el cumplimiento de la teoría en una realidad determinada, en particular de modelos de respuesta binaria de desarrollo económico con el uso de datos de le economía global (microeconomía) o de una determinada encuesta que permite el uso de variables cualitativas que identifiquen en un análisis de causalidad que variables explican un determinado fenómeno, lo que les permite entender la realidad de mejor forma. 6. RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA: (Para alcanzar los resultados de aprendizaje del perfil de egreso de la carrera) El alumno será capaz de: Especificar y estimar modelos con variables cualitativas independientes que les permita hacer ANOVA Y ANCOVA Especificar y estimar relaciones no lineales de cualquier tipo que reflejen modelos teóricos que propongan estimar la probabilidad de ocurrencia de un evento explicada por diferentes variables. Entender las relaciones existentes entre las distintas formas de expresar un modelo de ecuaciones simultáneas. Identificar y estimar, utilizando diferentes recursos, las ecuaciones de un sistema de ecuaciones simultáneas a partir de la información muestral disponible. Distinguir las propiedades que verifican la validez de los estimadores de un modelo. Realizará el estudio completo de una serie temporal, consiguiendo así, describir las principales características de los modelos que las utilizan. Efectuar predicciones de distintas variables para las que existan datos, que es la característica esencial de los modelos estimados utilizando la metodología Box-Jenkins. Aplicar los métodos estadísticos y matemáticos para verificar la teoría económica. Página2

7. PROGRAMACIÓN DE UNIDADES CURRICULARES DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 1 NOMBRE DE LA UNIDAD: MODELOS ANOVA Y ANCOVA OBJETIVO DE LA UNIDAD: Manejar adecuadamente las variables dicotómicas, interpretar los resultados de un modelo que utilice este tipo de variables y aplicar los modelos para el análisis de fenómenos económicos y sociales. RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA UNIDAD: Sabe utilizar variables binarias y aplica en el análisis de fenómenos económicos y sociales. ESCENARIOS N. Horas aprendizaje Teóricas 6 DE APRENDIZAJE N. Horas Prácticas- laboratorio 6 CÁLCULO DE HORAS DE LA N. Horas Presenciales 2 UNIDAD TUTORÍAS N. Horas Aprendizaje Aula 0 Virtual TRABAJO 2 Horas de Trabajo Autónomo AUTÓNOMO PROGRAMACIÓN CURRICULAR CONTENIDOS Manejo de variables dicotómicas Modelos ANOVA Modelos ANCOVA Aplicaciones METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE: RECURSOS DIDÁCTICOS: ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD Práctica en laboratorio MECANISMOS DE EVALUACIÓN Control de lectura Taller de modelos con variable(s) cualitativa(s) independiente(s) Se imparte una clase magistral participativa, para luego interpretar las salidas de computador y ejercitarse en las aplicaciones de los temas revisados. Es decir se preparan salidas de computador para cada caso. Se fortalecen conocimientos facilitando bases de datos para estimación de modelos en el laboratorio. Laboratorio (computadoras), software (Stata), pizarra, marcado de tiza líquida, salidas de computador, bases de datos BIBLIOGRAFÍA: Gujarati (2009), Econometría, 5ta Ed., (Cap.9) Greene (1999), Análisis Econométrico, 3ra Ed. (Cap.19). Wooldrige (2010). Introducción a la Econometría: Un enfoque moderno, 4ta Ed. (Cap. 7) DISPONIBILIDAD OBRAS FÍSICAS EN BIBLIOTECA VIRTUAL SI NO Gujarati (2009), Econometría, 5ta Ed., (Cap.9) BÁSICA Greene (1999), Análisis Econométrico, 3ra Ed. Wooldrige (2010). Introducción COMPLEMENTARIA a la Econometría: Un enfoque moderno, 4ta Ed. (Cap. 7) NOMBRE BIBLIOTECA VIRTUAL Página3

DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 2 NOMBRE DE LA UNIDAD: MODELOS DE RESPUESTA BINARIA OBJETIVO DE LA UNIDAD: Formular y estimar modelos con variables cualitativas independientes, interpretar los resultados, identificando las diferentes alternativas que tiene para estimar. RESULTADOS DE Sabe utilizar variables binarias y aplica en el análisis de fenómenos económicos APRENDIZAJE DE LA UNIDAD: y sociales, a través del planteamiento y estimación de modelos que son interpretados, validados y utilizados. CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD PROGRAMACIÓN CURRICULAR CONTENIDOS ESCENARIOS DE APRENDIZAJE TUTORÍAS TRABAJO AUTÓNOMO N. Horas aprendizaje Teóricas 15 N. Horas Prácticas- laboratorio N. Horas Presenciales 3 N. Horas Aprendizaje Aula 0 Virtual 6 Horas de Trabajo Autónomo ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD 10 MECANISMOS DE EVALUACIÓN Modelos de Probabilidad Lineal (MPL) Clase magistral Control de lectura Modelo LOGIT Modelo PROBIT Modelo TOBIT Modelo de POISSON Aplicaciones Práctica en laboratorio METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE: RECURSOS DIDÁCTICOS: Taller de modelos de respuesta binaria Se imparte una clase magistral participativa, para luego interpretar las salidas de computador y ejercitarse en las aplicaciones de los temas revisados. Es decir se preparan salidas de computador para cada caso. Se fortalecen conocimientos facilitando bases de datos para estimación de modelos en el laboratorio. Laboratorio (computadoras), software (Stata), pizarra, marcado de tiza líquida, salidas de computador, bases de datos BIBLIOGRAFÍA: Gujarati (2009), Econometría, 5ta Ed., (Cap.15) Greene (1999), Análisis Econométrico, 3ra Ed. (Cap.20). Wooldrige (2010). Introducción a la Econometría: Un enfoque moderno, 4ta Ed. (Cap. 17) DISPONIBILIDAD OBRAS FÍSICAS EN BIBLIOTECA VIRTUAL SI NO Gujarati (2009), Econometría, 5ta Ed., (Cap.9) BÁSICA Greene (1999), Análisis Econométrico, 3ra Ed. Wooldrige (2010). Introducción COMPLEMENTARIA a la Econometría: Un enfoque moderno, 4ta Ed. (Cap. 7) NOMBRE BIBLIOTECA VIRTUAL Página4

DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 3 NOMBRE DE LA UNIDAD: MODELOS DE ECUACIONES SIMULTANEAS OBJETIVO DE LA UNIDAD: Formular y estimar modelos de ecuaciones simultáneas de acuerdo a la teoría económica, identificando cada ecuación y aplicando el método más adecuado RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA UNIDAD: Sabe formular y estimar modelos de ecuaciones simultáneas, los interpreta y validad estadística y teóricamente. ESCENARIOS N. Horas aprendizaje Teóricas 18 DE APRENDIZAJE N. Horas Prácticas- laboratorio 10 CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD PROGRAMACIÓN CURRICULAR CONTENIDOS TUTORÍAS TRABAJO AUTÓNOMO Conceptualización de los modelos de ecuaciones simultáneas, naturaleza Problema de Identificación Métodos de Estimación Aplicaciones METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE: RECURSOS DIDÁCTICOS: N. Horas Presenciales N. Horas Aprendizaje Aula Virtual Horas de Trabajo Autónomo ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD Práctica en laboratorio 1 0 4 MECANISMOS DE EVALUACIÓN Control de lectura Taller de modelos de ecuaciones simultáneas Se imparte una clase magistral participativa, para luego interpretar las salidas de computador y ejercitarse en las aplicaciones de los temas revisados. Es decir se preparan salidas de computador para cada caso. Se fortalecen conocimientos facilitando bases de datos para estimación de modelos en el laboratorio. Laboratorio (computadoras), software (Stata), pizarra, marcado de tiza líquida, salidas de computador, bases de datos. BIBLIOGRAFÍA: Gujarati (2009), Econometría, 5ta Ed., (Cap. 18, 19 y 20) Greene (1999), Análisis Econométrico, 3ra Ed. (Cap.16). Wooldrige (2010). Introducción a la Econometría: Un enfoque moderno, 4ta Ed. (Cap. 18) DISPONIBILIDAD OBRAS FÍSICAS EN BIBLIOTECA VIRTUAL SI NO Gujarati (2009), Econometría, 5ta BÁSICA Ed., (Cap.9) Greene (1999), Análisis Econométrico, 3ra Ed. Wooldrige (2010). Introducción a la Econometría: Un enfoque moderno, COMPLEMENTARIA 4ta Ed. (Cap. 7) Gujarati (2009), Econometría, 5ta Ed., (Cap.9) NOMBRE BIBLIOTECA VIRTUAL Página5

DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 4 NOMBRE DE LA UNIDAD: MODELOS DE SERIES DE TIEMPO OBJETIVO DE LA UNIDAD: Analizar una serie de tiempo en forma integral y utilizar diferentes herramientas para plantear modelos que permitan hacer pronósticos RESULTADOS DE Estima modelos para hacer pronósticos APRENDIZAJE DE LA UNIDAD: ESCENARIOS N. Horas aprendizaje Teóricas 23 DE APRENDIZAJE N. Horas Prácticas- laboratorio 12 CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD PROGRAMACIÓN CURRICULAR CONTENIDOS Conceptos básicos de series de tiempo Estacionariedad Modelos de pronósticos Metodología Box-Jenkins Aplicaciones METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE: RECURSOS DIDÁCTICOS: TUTORÍAS TRABAJO AUTÓNOMO N. Horas Presenciales N. Horas Aprendizaje Aula Virtual Horas de Trabajo Autónomo ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD Práctica en laboratorio 1 0 4 MECANISMOS DE EVALUACIÓN Control de lectura Taller de modelos con series de tiempo Se imparte una clase magistral participativa, para luego interpretar las salidas de computador y ejercitarse en las aplicaciones de los temas revisados. Es decir se preparan salidas de computador para cada caso. Se fortalecen conocimientos facilitando bases de datos para estimación de modelos en el laboratorio. Ejercicio integrador Laboratorio (computadoras), software (Stata), pizarra, marcado de tiza líquida, salidas de computador, bases de datos BIBLIOGRAFÍA Gujarati (2009), Econometría, 5ta Ed., (Cap. 21y 22) Greene (1999), Análisis Econométrico, 3ra Ed. (Cap.18). Wooldrige (2010). Introducción a la Econometría: Un enfoque moderno, 4ta Ed. (Cap. 18) DISPONIBILIDAD OBRAS FÍSICAS EN BIBLIOTECA VIRTUAL SI NO Gujarati (2009), Econometría, 5ta Ed., (Cap.9) Greene (1999), Análisis Econométrico, 3ra Ed. BÁSICA Wooldrige (2010). Introducción a la Econometría: Un enfoque moderno, 4ta Ed. (Cap. 7) COMPLEMENTARIA NOMBRE BIBLIOTECA VIRTUAL Página6

8. RELACIÓN DE LA ASIGNATURA CON LOS RESULTADOS DEL PERFIL DE EGRESO DE LA CARRERA RESULTADOS O LOGROS DE APRENDIZAJE DEL PERFIL DE EGRESO DE LA CARRERA ( Copiar los elaborados por cada unidad) a) Formular y estimar modelos con variables cualitativas, tanto dependientes como independientes, analizar, validar e interpretar EL ESTUDIANTE DEBE (Evidencias de aprendizaje: Conocimientos, habilidades y valores) Taller b) Formular y estimar modelos de ecuaciones simultáneas, analizar, validar e interpretar c) Formular un modelo de series de tiempo para hacer predicciones, analizando la series de tiempo en forma integral d) Plantear un marco teórico, objetivos e hipótesis, así como la formulación de un modelo ya sea con variables cualitativas, de ecuaciones simultáneas y series de tiempo. Analiza, valida e interpreta Taller Taller Trabajo final (este es desarrollado en el semestre de conformidad con los conocimientos adquiridos. Se espera que al final tenga un trabajo completo que incluya conclusiones y recomendaciones de política) 9. EVALUACIÓN DEL ESTUDIANTE POR RESULTADOS DE APRENDIZAJE TÉCNICAS PRIMER HEMISEMESTRE (PUNTOS) SEGUNDO HEMISEMESTRE (PUNTOS) Evaluación escrita o práctica, parcial o final (8 Puntos) (8 Puntos) Trabajo autónomo y/o virtual (4 Puntos) (4 Puntos) Trabajos individuales (2 Puntos) (2 Puntos) Trabajos grupales (4 Puntos) (4 Puntos) Trabajos integradores (2 Puntos) (2 Puntos) TOTAL (20 Puntos) (20 Puntos) 10. PERFIL DEL DOCENTE QUE IMPARTE LA ASIGNATURA Profesional que conozca la teoría económica, maneje con destreza conocimientos de estadística descriptiva e inferencial, probabilística, además de cálculo diferencial y ecuaciones diferenciales. Se requiere que imparta las clases de manera pedagógica. Es importante que maneje muy bien al menos un software econométrico. Debe tener título de cuarto nivel. Página7

11. REVISIÓN Y APROBACIÓN UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR ELABORADO POR: REVISADO APROBADO FIRMA DE LOS DOCENTES QUE DICTAN LA ASIGNATURA FECHA: 2016/03/29 Docente 1: Ing. Nancy Medina Carranco Firma:.. FECHA: 2016/04/05 Econ. Vicente Paspuel FIRMA: FECHA: 2016/04/08 Ing. Enrique Noboa. FIRMA: Coordinador de Carrera (Director) Ing. Vanesa Mena. FIRMA: Consejo de Carrera Página8