Tipo A
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Código |
Competencias Específicas | | A2 |
Dominar los métodos e instrumentos básicos para el análisis de la realidad empresarial
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| A6 |
Analizar los diversos contextos profesionales en los que trabaja un economista: la coyuntura económica, el sector, el mercado, la empresa y el departamento en cuestión
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| A8 |
Elaborar informes de asesoramiento sobre situaciones concretas de la economía (internacional, nacional, regional o local) o de sectores de la misma.
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Tipo B
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Código |
Competencias Transversales | | B3 |
Aplicar el pensamiento crítico, lógico y creativo, demostrando capacidad de innovación. |
| B5 |
Trabajar en equipo de forma colaborativa y responsabilidad compartida |
Tipo C
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Código |
Competencias Nucleares | | C2 |
Utilizar de manera avanzada las tecnologías de la información y la comunicación. |
| C4 |
Expresarse correctamente de manera oral y escrita en una de las dos lenguas oficiales de la URV. |
Resultados de aprendizaje |
Tipo A
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| A2 |
Conoce elementos básicos del modelo de regresión lineal múltiple.
Utiliza adecuadamente el software econométrico y sabe aplicar técnicas econométricas avanzadas en el análisis empírico de problemas económicos.
| | A6 |
Es capaz de entender datos de la coyuntura económica tanto a nivel agregado como por sectores.
Es capaz de trabajar con datos empresariales para elaborar informes sobre el funcionamiento de la empresa.
| | A8 |
Interpreta económicamente los resultados obtenidos en la estimación y contraste de hipótesis de modelos básicos y es capaz de explicar en un informe escrito.
Identifica y reconoce las aplicaciones del modelo en problemas microeconómicos (decisiones de las empresas) y macroeconómicos (dimensión temporal de la actividad económica).
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Tipo B
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| B3 |
Reflexiona sobre las nuevas formas de hacer las cosas.
Identifica los resultados de innovación.
Encuentra nuevos métodos para hacer las cosas.
| | B5 |
Colabora en la definición, organización y distribución de las tareas del grupo.
Tiene en cuenta los puntos de vista de los otros y retroalimenta de forma constructiva.
Acepta y cumple las normas de grupo.
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Tipo C
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| C2 |
Conoce la maquinaria básica de los ordenadores.
Conoce el sistema operativo como gestor del maquinario y el programario como herramienta de trabajo.
| | C4 |
Produce un texto oral bien estructurado, claro y eficaz.
Produce un texto escrito bien estructurado, claro y rico.
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tema |
Subtema |
TEMA 1. REGRESIÓN LINEAL Y MCO. |
1.1. Esperanza condicional y modelo de regresión lineal.
1.2. Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios.
1.3. Propiedades del estimador MCO.
1.4. Inferencia en el Modelo de Regresión Lineal Estándar.
1.5. Evaluación del modelo: bondad del ajuste, significación conjunta y predicción.
1.6. Apéndice: El estimador de máxima verosimilitud.
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TEMA 2. RESTRICCIONES LINEALES, FORMA FUNCIONAL Y VARIABLES FICTICIAS. |
2.1. Restricciones lineales.
2.1.1 Contrastes de cambio estructural y estabilidad en el modelo.
2.2. Formas funcionales alternativas.
2.2.1 Modelos intrínsecamente lineales.
2.2.2 Funciones no lineales de las variables explicativas: transformaciones polinómicas y logarítmicas.
2.2.3 Contrastes sobre la forma funcional.
2.3. Modelos con variables explicativas "ficticias".
2.3.1 Interpretación de los coeficientes.
2.3.2 Interacciones entre variables discretas y / o continuas.
2.3.3 Regresión por tramos.
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TEMA 3. PROBLEMAS CON LOS DATOS Y ERRORES DE ESPECIFICACIÓN. |
3.1. Observaciones influyentes y Normalidad.
3.2. Multicolinealidad.
3.3. Omisión (Inclusión) de regresores (ir) relevantes.
3.4. Endogeneidad.
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TEMA 4. PERTURBACIONES NO ESFÉRICAS: HETEROSCEDASTICIDAD Y AUTOCORRELACION. |
4.1. Causas y consecuencias de la heteroscedasticidad.
4.2. Contrastes para la detección de la heteroscedasticidad.
4.3. Estimación por Mínimos Cuadrados Generalizados (Factibles).
4.4. Causas y consecuencias de la autocorrelación.
4.5. Contrastes para la detección de la autocorrelación.
4.6. Estimación iterativa (Cochrane-Orcutt) y en dos etapas (Durbin).
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Metodologías :: Pruebas |
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Competencias |
(*) Horas en clase
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Horas fuera de clase
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(**) Horas totales |
Actividades introductorias |
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4 |
2 |
6 |
Sesión magistral |
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28 |
42 |
70 |
Practicas a través de TIC en aulas informáticas |
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24 |
24 |
48 |
Prácticas a través de TIC |
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0 |
18 |
18 |
Atención personalizada |
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1 |
1 |
2 |
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Pruebas objetivas de preguntas cortas |
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4 |
0 |
4 |
Pruebas prácticas |
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2 |
0 |
2 |
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(*) En el caso de docencia no presencial, serán las horas de trabajo con soporte virtual del profesor. (**) Los datos que aparecen en la tabla de planificación son de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías
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descripción |
Actividades introductorias |
Entendre els objectius que es persegueixen, els continguts que es treballaran i la metodologia que s'utilitzarà a l'assignatura. També s'ha d'entendre clarament quins són els criteris d'avaluació que s'utilitzarà a l'assignatura. |
Sesión magistral |
Exposició dels continguts de l'assignatura.
Continguts que s'hauran de completar amb les lectures recomenades pel professor/a |
Practicas a través de TIC en aulas informáticas |
Seguiment i comprensió de la resolució de les pràctiques presentada pel professor. Les pràctiques estàn basades en enunciats que reflecteixin problemes tècnics i/o econòmics i es resoldran utilitzant bases de dades i software apropiats. Per tant, l'alumne ha d'aprendre a utilitzar aquest software per obtenir i interpretar els resultats numèrics. |
Prácticas a través de TIC |
L'alumne haurà de resoldre pràtiques similars a les realitzades de manera guiada. |
Atención personalizada |
Temps per resoldre dubtes als estudiants. |
descripción |
És recomanable que l'alumne aprofiti l'atenció personalitzada per tal de resoldre els dubtes relacionats amb els conceptes teòrics i la resolució de les pràctiques (software, interpretació de resultats numèrics, etc.). |
Metodologías |
Competencias
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descripción |
Peso |
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Pruebas prácticas |
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Aquesta prova te caràcter obligatori i es durà a terme durant el periode d'examens, un cop acabada la docència de l'assignatura. La prova consistirà de preguntes conceptuals i exercicis similars als de les pràctiques realitzades durant el curs acadèmic. Els exercicis constaran de varies preguntes en les que l'alumne haura de demostrar la seva capacitat per aplicar els conceptes teòrics de la regressió lineal a problemes econòmics concrets. També haurà de demostrar la seva capacitat per interpretar els resultats numèrics obtesos, tant en termes estadístics com econòmics. |
70% |
Pruebas objetivas de preguntas cortas |
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Aquestes proves formen part de l'avaluació continuada i es duran a terme dues com a minim.Les proves faran referència als aspectes metodològics, tant teòrics com pràctics, necessaris per a la resolució dels problemes analitzats. |
30% |
Otros |
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Otros comentarios y segunda convocatoria |
Segona convocatoria: Prova amb un pes del 100%. |
Básica |
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Kennedy, P. (1998): A Guide to Econometrics, Blackwell. Novales, A. (1997): Estadística y Econometría, McGraw-Hill. Stock, J. and Watson, M. (2002): Introduction to Econometrics, Pearson Addison Wesley. |
Complementaria |
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Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
ESTADÍSTICA I/16224007 | MATEMÁTICAS I/16224008 | MATEMÁTICAS II/16224009 | ESTADÍSTICA II/16224104 |
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(*)La Guía docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la URV. Este documento es público y no es modificable, excepto en casos excepcionales revisados por el órgano competente o debidamente revisado de acuerdo la normativa vigente. |
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