| Competències |
| Tipo A | Código | Competencias Específicas |
| Comú | ||
| AC1 | Adquirir coneixements avançats per analitzar teòrica i empíricament la realitat econòmica. (C) | |
| AC2 | Manejar les tècniques economètriques a l'ús per contrastar empíricament prediccions teòriques. (C) | |
| Professionalitzador | ||
| Recerca | ||
| Tipo B | Código | Competencias Transversales |
| Comú | ||
| BC1 | Aprendre a aprendre. | |
| BC2 | Resoldre problemes complexos en contextos multidisciplinars relacionats amb el camp d'estudi. | |
| BC3 | Aplicar el pensament crític, lògic i creatiu, demostrant capacitat d’innovació. | |
| Tipo C | Código | Competencias Nucleares |
| Comú | ||
| CC1 | ||
| CC3 | Gestionar la informació i el coneixement. | |
| Objectius d'aprenentatge |
| Objetivos | Competencias | ||
| Adquirir los fundamentos estadísticos de la teoría de la estimación en la que se sustentan la práctica totalidad de los modelos econométricos. | AC1 |
BC1 BC2 |
CC3 |
| Analizar aproximaciones alternativas en la definición de estimadores y comparar sus diferentes propiedades estadísticas. | AC2 |
BC3 |
CC1 |
| Continguts |
| tema | Subtema |
| 1- MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES | 1.1. Revisión de conceptos básicos |
| 2- HETEROCEDASTICIDAD | 2.1 Inferencia robusta a la Heterocedasticidad 2.2. Mínimos cuadrados generalizados |
| 3-INSTRUMENTAL VARIABLES DE ESTIMACIÓN | 3.1. Motivación 3.2. Variables omitidas 3.3. Las pruebas de endogeneidad 3.4. Mínimos cuadrados en dos etapas |
| 4- MODELOS CON VARIABLE DEPENDIENTE DISCRETA | 4.1. Motivación 4.2. Los modelos Logit / Probit 4.3. Los modelos de regresión Tobit y Poisson |
| 5- MODELOS BÁSICOS PARA DATOS DE PANEL |
5.1. Ejemplos de datos de panel micro y datos de panel macro |
| Planificació |
| Metodologías :: Pruebas | |||||||||
| Competencias | (*) Horas en clase | Horas fuera de clase | (**) Horas totales | ||||||
| Activitats Introductòries |
|
1 | 0 | 1 | |||||
| Sessió Magistral |
|
19 | 30 | 49 | |||||
| Pràctiques a laboratoris |
|
8 | 10 | 18 | |||||
| Atenció personalitzada |
|
5 | 0 | 5 | |||||
| Proves de desenvolupament |
|
2 | 0 | 2 | |||||
| (*) 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 | |||||||||
| Metodologies |
| descripción | |
| Activitats Introductòries | Presentacion del curso, metodologías, etc. |
| Sessió Magistral | Analisis y presentación de materiales. Discusión de resultados |
| Pràctiques a laboratoris | Exposición de resumenes críticos de las lecturas recomendadas. |
| Atenció personalitzada | Temps per a resoldre dubtes als estudiants. |
| Atenció personalitzada |
|
|
| Avaluació |
| descripción | Peso | ||
| Pràctiques a laboratoris | Ejercicios semanales utilizando softwares econométricos (Gretl) | 10% | |
| Proves de desenvolupament | Un examen escrito al finalizar del curso | 90% | |
| Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
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La segona convocatòria consistirà en un examen final que val el 100% de la nota. |
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| Fonts d'informació |
| Bàsica |
Wooldridge J.M., Introductory Econometrics:A Modern Approach, 2nd edition, Thomson, 2003
, , , |
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| Complementària | |||||||||
| Recomanacions |
(*)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.