IDENTIFYING DATA 2020_21
Subject (*) ANÀLISI DE DADES MACROECONÒMIQUES Code 16675213
Study programme
Mercats Internacionals (2016)
Cycle 1r i 2n
Descriptors Credits Type Year Period Exam timetables and dates
3 Optativa 2Q
Modality and teaching language
Department Economia
Coordinator
ASLANIDIS , NEKTARIOS
E-mail nektarios.aslanidis@urv.cat
Lecturers
ASLANIDIS , NEKTARIOS
Web
General description and relevant information

Aquest curs tracta models economètrics per a l'anàlisi de dades macroeconòmiques. Els temes inclouen dades macroeconòmiques, models de dades de panells, heterogeneïtat sense observar, models economètrics dinàmics i identificació estructural. El curs ofereix als estudiants de postgrau els coneixements necessaris per poder realitzar anàlisis economètriques aplicades en la recerca macroeconòmica moderna.


Competències
Type A Code Competences Specific
 A8 Utilitzar les tècniques quantitatives avançades per desenvolupar un projecte de recerca en l'àmbit dels mercats internacionals (especialitat investigació)
Type B Code Competences Transversal
 CT2 Formular valoracions a partir de la gestió i ús eficient de la informació.
Type C Code Competences Nuclear

Resultats d'aprenentage
Type A Code Learning outcomes
 A8 Saber seleccionar i aplicar les tècniques matemàtiques i economètriques avançades a la resolució de problemes concrets.
Type B Code Learning outcomes
 CT2 Formular valoracions a partir de la gestió i ús eficient de la informació.
Type C Code Learning outcomes

Continguts
Topic Sub-topic
Models de dades del panel 1.1 L'Estimador d'Efectes Fixos ('Within')
1.2 L'Estimador Between
1.3 L'Estimador de Primera Diferenciació (First-Differenced, FD)
1.4 Efectes aleatoris
1.5 Models de dades del panel dinàmiques
Models de taxes d'intercanvi 2.1 Llei d'un preu (LOOP) i paritat de poder adquisitiu (PPP).
2.2 Velocitat de convergència i vida mitjana.
2.3 Ajustament lineal vers no lineal.
2.4 Model del llindar.
2.5 Hipòtesi de la taxa de canvi imparcial cap endavant (UFER).
Autorregresions Vectorials Estructurals 2.1 Model estructural
2.2 Identificació
2.3 Criteris de selecció de models
2.4 Anàlisi de resposta impulsiva
2.5 Exemples de VAR macro
2.6 Previsió

Planificació
Methodologies  ::  Tests
  Competences (*) Class hours
Hours outside the classroom
(**) Total hours
Activitats Introductòries
1 0 1
Sessió Magistral
A8
CT2
14 30 44
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques
A8
CT2
8 10 18
Atenció personalitzada
5 5 10
 
Proves de desenvolupament
A8
CT2
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 Introducció als continguts de l'assignatura
Sessió Magistral Exposició dels continguts de l'assignatura.
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques Pràctiques amb software economètric (per exemple, STATA, Gretl).
Atenció personalitzada Tutories

Atenció personalitzada
Description
Al principi del curs es comunicaran les hores de tutories.

Avaluació
Methodologies Competences Description Weight        
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques
A8
CT2
Resolució de problemes a l'aula d'informàtica 30%
Proves de desenvolupament
A8
CT2
Prova de desenvolupament de la teoria explicada en les classes magistrals 70%
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 Aslanidis, N., Applied Macroeconometrics, Publicacions URV, 2017
Martin, V., Hurn, S., Harris, D., Econometric Modelling with Time Series, Cambridge University Press, 2013

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.