| Competències |
| Type A | Code | Competences Specific |
| A1.4 | Aplicar mètodes d'anàlisi teòrics i empírics avançats per a la presa de decisions empresarials. | |
| A1.5 | Analitzar la complexitat de l'entorn econòmic (micro i macro) i legal de l'empresa tecnològica i de l'explotació de la innovació, en un entorn canviant i poc definit. | |
| Type B | Code | Competences Transversal |
| B1.1 | Comunicar idees complexes de manera efectiva a tot tipus d’audiències. | |
| B3.1 | Treballar en equip de forma col·laborativa, amb responsabilitat compartida en equips multidisciplinaris, multilingües i multiculturals i en entorns complexos | |
| B3.2 | Resoldre els conflictes de manera constructiva. | |
| B5.3 | Aplicar tecnologies noves i avançades i altres progressos rellevants, amb iniciativa i esperit emprenedor, gestionar i utilitzar la informació de manera eficient. | |
| Type C | Code | Competences Nuclear |
| Resultats d'aprenentage |
| Type A | Code | Learning outcomes |
| A1.4 |
Coneix i sap aplicar les tècniques per a l'anàlisi empírica de dades econòmiques Sap interpretar les anàlisis empíriques. Utilitza els mètodes de l'anàlisi empírica per a preparar les decisions econòmiques. | |
| A1.5 |
Saber analitzar dades de mercats nacionals i internacionals. | |
| Type B | Code | Learning outcomes |
| B1.1 |
Sap gestionar informació complexa. | |
| B3.1 |
Sap organitzar l'anàlisi empírica com a treball en equip. | |
| B3.2 |
Assumeix la responsabilitat del resultat del treball de l'equip i no únicament de la seva part. Resol els conflictes que apareixen en el treball en equip de forma constructiva, amb responsabilitat ètica i atenent a la multiculturalitat i multidisciplinarieidad de l'equip. | |
| B5.3 |
Aplica instruments d'anàlisi empírica d'última generació. | |
| Type C | Code | Learning outcomes |
| Continguts |
| Topic | Sub-topic |
| Tema 1: Linear regression model | 1.1 Linear regression 1.2 Ordinary Least Squares 1.3 Misspecification problems 1.4 Inference and hypothesis testing 1.5 Examples |
| Tema 2: Dynamic regression |
2.1 Time series data 2.2 Dynamic models 2.3 Prediction 2.4 Examples |
| Tema 3: Endogeneity |
3.1 The problem of endogeneity 3.2 Instrumental variables estimation 3.3 Testing overidentification restrictions 3.4 Examples |
| Planificació |
| Methodologies :: Tests | ||||||||||
| Competences | (*) Class hours |
Hours outside the classroom |
(**) Total hours | |||||||
| Activitats Introductòries |
|
1 | 1 | 2 | ||||||
| Sessió Magistral |
|
27 | 44 | 71 | ||||||
| Atenció personalitzada |
|
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 |
| Description | |
| Activitats Introductòries | Hablar de datos macroeconomicos y datos de panel. |
| Sessió Magistral | Presentar modelos econometricos para datos macroeconomicos. |
| Atenció personalitzada | Horas de consulta/visita. |
| Atenció personalitzada |
| Description |
| La atención personalizada en la asignatura se plantea con horas de consulta(visita). |
| Avaluació |
| Methodologies | Competences | Description | Weight | ||||
| Others |
| 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 |
Wooldridge J.M, Introductory Econometrics: A Modern Approach, Thomson, |
||||||||
| Complementària | |||||||||
| Recomanacions |
(*)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.