IDENTIFYING DATA 2015_16
Subject (*) ECONOMETRIA AVANÇADA Code 16635202
Study programme
Economia (2012)
Cycle 2n
Descriptors Credits Type Year Period Exam timetables and dates
3 Optativa 1Q
Modality and teaching language
Department Economia
Coordinator
LOVCHA ., YULIYA
E-mail yuliya.lovcha@urv.cat
Lecturers
LOVCHA ., YULIYA
Web
General description and relevant information Este curso está orientado hacia ambos métodos micro-y macro-econométrico. Los temas serán seleccionados entre los siguientes: estimación de máxima verosimilitud, mínimos cuadrados en dos etapas, los modelos de vectores autorregresivos (VAR) y los modelos de datos de panel. A traves de ellos se intentará hacer hincapié en la interacción esencial entre la teoría econométrica y económica.

Competències
Type A Code Competences Specific
  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
  AR1 Utilitzar la modelització econòmica de manera que pugui comprendre els estudis acadèmics d'una determinada àrea econòmica i proposar modificacions, aplicacions i extensions. (I)
  AR2 Plantejar preguntes concretes i rellevants en algun camp de l'Economia i les estratègies investigadores adequades per respondre-les. (I)
Type B Code Competences Transversal
  Comú
  BC3 Aplicar el pensament crític, lògic i creatiu, demostrant capacitat d’innovació.
  BC4 Treballar de forma autònoma amb responsabilitat i iniciativa.
  BC6 Comunicar informació, idees, problemes i solucions de manera clara i efectiva en públic o en àmbits tècnics concrets.
Type C Code Competences Nuclear
  Comú
  CC2 Utilitzar de manera avançada les tecnologies de la informació i la comunicació.
  CC3 Gestionar la informació i el coneixement.
  CC4 Expressar-se correctament de manera oral i escrita en una de les dues llengües oficials de la URV.
  CC6 Definir i desenvolupar el projecte acadèmic i professional.

Objectius d'aprenentatge
Objectives Competences
Conocer los fundamentos de la teoría de la estimación sobre la que se construyen la mayoría de los modelos econométricos empleados en el trabajo aplicado. AC1
AC2
AR1
AR2
BC3
CC6
Utilizar las técnicas de computación necesarias para aplicar el conocimiento teórico en el análisis de datos económicos. AC1
AC2
AR1
AR2
BC3
BC4
BC6
CC2
CC3
CC4
CC6

Continguts
Topic Sub-topic
1-ESTIMACIÓN DE MÁXIMA VEROSIMILITUD Modelos no lineales.
2- GMM Modelos no lineales. Endogeneidad.
3- APLICACIONES Y EXTENSIONES
Aplicaciones a la macroeconomía

Planificació
Methodologies  ::  Tests
  Competences (*) Class hours Hours outside the classroom (**) Total hours
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
 
(*) On e-learning, hours of virtual attendance of the teacher.
(**) The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students.

Metodologies
Methodologies
  Description
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
 
Atenció personalitzada
Description
Haurà cinc hores de consulta i contacte per e-mail.

Avaluació
  Description Weight
Pràctiques a laboratoris Ejercicios semanales utilizando software econométrico.
10%
Proves de desenvolupament Un examen escrito al finalizar del curso 90%
 
Other comments and second exam session

La segona convocatòria consistirà en un examen final que val el 100% de la nota.


Fonts d'informació

Bàsica Greene W.H., Econometric Analysis, 3rd Edition,

- WooldridgeJ.M. (2003), Introductory Econometrics: A Modern Approach, 2nd edn, Thomson.

Complementària

Recomanacions


Subjects that it is recommended to have taken before
MÈTODES QUANTITATIUS/16635105
(*)The teaching guide is the document in which the URV publishes the information about all its courses. It is a public document and cannot be modified. Only in exceptional cases can it be revised by the competent agent or duly revised so that it is in line with current legislation.