Tipo A
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Código |
Competencias Específicas | | A2 |
Dominar els mètodes i instruments bàsics per a l'anàlisi de la realitat empresarial. |
| A3 |
Ser capaç de cercar, analitzar i interpretar informació quantitativa i qualitativa de caràcter financer, econòmic, social i legal, rellevant per a la presa de decisions empresarials i econòmiques. |
Tipo B
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Código |
Competencias Transversales | | B1 |
Aprendre a aprendre. |
Tipo C
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Código |
Competencias Nucleares | | C2 |
Utilitzar de manera avançada les tecnologies de la informació i la comunicació. |
| C4 |
Expressar-se correctament de manera oral i escrita en una de les dues llengües oficials de la URV. |
Tipo A
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| A2 |
Coneix elements avançats del model de regressió lineal i d’elecció discreta.
Aplica tècniques economètriques a l’anàlisi empíric de problemes microeconòmics.
| | A3 |
Identifica i reconeix les aplicacions dels models a problemes microeconòmics (dimensió temporal i espacial de l’activitat econòmica).
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Tipo B
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| B1 |
Pregunta per aprendre i s’interessa per aclarir els seus dubtes
Fa preguntes intel·ligents que qüestionen el que ha après i mostra iniciativa en la cerca d’ informació
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Tipo C
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| C2 |
Utilitza programari per a comunicació off-line: editors de textos, fulles de càlcul i presentacions digitals
| | C4 |
Produeix un text oral ben estructurat, clar i eficaç
Produeix un text escrit ben estructurat, clar i ric
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tema |
Subtema |
TEMA 1: INTRODUCCIÓ |
1.1. Naturalesa de les dades per l'anàlisi econòmica
1.2. Regressió múltiple
1.3. Estimació màxim versemblant
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TEMA 2: MODELS DE RESPOSTA MÚLTIPLE NOMINAL. |
2.1. Model Logit Multinomial
2.2. Interpretació dels paràmetres
2.3. Bondat de l'ajust
2.4. Model Logit Condicional
2.5. Interpretació dels paràmetres
2.6. Axioma d'independència d'alternatives irrellevants
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TEMA 3: MODELS DE RESPOSTA MÚLTIPLE ORDINAL |
3.1. Model Multinomial Ordenat
3.2. Model Logit Ordenat en Rangs
3.3. Model Probit per dades en intervals
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TEMA 4: MODELS DE RESPOSTA MÚLTIPLE CARDINAL |
4.1. Models basats en la distribució de Poisson
4.2. Models basats en la distribució Binomial Negativa
4.3. Models modificats en el cero
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TEMA 5: MODELS PER VARIABLES DEPENDENTS LIMITADES |
5.1. Censura i mostres seleccionades
5.2. Models de regressió truncats
5.3. Models de regressió censurats
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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 |
Activitats Introductòries |
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2 |
0 |
2 |
Sessió Magistral |
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22 |
30 |
52 |
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques |
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22 |
30 |
52 |
Presentacions / exposicions |
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4 |
12 |
16 |
Atenció personalitzada |
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2 |
0 |
2 |
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Proves objectives de tipus test |
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8 |
8 |
16 |
Proves pràctiques |
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2 |
8 |
10 |
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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 |
Activitats Introductòries |
Presentación del curso, metodologías, etc. |
Sessió Magistral |
Discusión de las notas que se proporcionan por parte del profesor a través del Campus Virtual. Estas notas son orientativas y se han de completar con las fuentes de información adicional que se proporcionan y con las explicaciones y recomendaciones del profesor. |
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques |
Seguimiento y comprensión de la resolución de las prácticas presentadas por el profesor. Las prácticas están basadas en enunciados que reflejan problemas económicos y se resolverán usando bases de datos y software apropiado. El alumno ha de aprender a utilizar este software para obtener e interpretar los resultados numéricos. |
Presentacions / exposicions |
Exposición del trabajo a realizar durante el curso. |
Atenció personalitzada |
Resolución de dudas relacionadas con los conceptos teóricos y la resolución de las prácticas (softwar, interpretación de resultados numéricos, etc.). |
descripción |
Resolución de dudas relacionadas con los conceptos teóricos y la resolución de las prácticas (softwar, interpretación de resultados numéricos, etc.). |
Metodologías |
Competencias
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descripción |
Peso |
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Presentacions / exposicions |
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El alumno tendrá que entregar un trabajo en el que se utilice un conjunto de datos y se plantee una hipótesis econòmica que implique el uso de alguno de los modelos vistos durante el curso. Igualmente habrá una exposición de dicho trabajo por parte del alumno. |
17% |
Proves pràctiques |
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El examen final. Esta prueba tendrá lugar durante el periodo de exámenes, una vez acabada la docencia de la asignatura. La prueba consistirá en varios ejercicios similares a las prácticas realizadas durante el curso académico. |
55% |
Proves objectives de tipus test |
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Preguntas tipo test a resolver utilizando un conjunto de datos y el programa econométrico GRETL. Se realizarán 4 pruebas de este tipo (una después de cada tema). Cada una contará un 7%. |
28% |
Otros |
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Otros comentarios y segunda convocatoria |
La evaluación en al segunda convocatoria se basará en una prueba práctica similar a la realizada en la primera convocatoria. La nota del trabajo y de las pruebas parciales se guardaran (con el mismo porcentaje que en la primera convocatoria) siempre que mejoren la nota de la prueba práctica realizada en la segunda convocatoria. |
Bàsica |
Green, W.G. , Análisis Econométrico, 2000,
Gujarati, D. N., Econometría, 2010,
Cameron, A.C. and Trivedi, P.K, Microeconometrics, 2005,
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Complementària |
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Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
ESTADÍSTICA I/16224007 | INTRODUCCIÓ A LA MICROECONOMIA/16224004 | ECONOMETRIA I/16224114 | MICROECONOMIA/16224103 | ESTADÍSTICA II/16224104 | ECONOMETRIA II/16224115 |
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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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