|
Type A
|
Code |
Competences Specific | | | 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. |
|
Type B
|
Code |
Competences Transversal | | | B2 |
Resoldre problemes complexos de forma efectiva. |
|
Type C
|
Code |
Competences Nuclear | | | C2 |
Utilitzar de manera avançada les tecnologies de la informació i la comunicació. |
| | C3 |
Gestionar la informació i el coneixement. |
|
Type A
|
Code |
Learning outcomes |
| | A2 |
Coneix elements avançats del model de regressió lineal múltiple.
Identifica i reconeix les aplicacions del model a problemes micro (decisions individuals dels agents) i macroeconòmics (dimensió temporal de l’activitat econòmica).
Aplica tècniques economètriques avançades a l’anàlisi empíric de problemes econòmics.
| | | A3 |
Interpreta estadísticament i econòmica els resultats obtinguts en l’estimació i contrast d’hipòtesis al voltant del comportament dels agents econòmics.
Utilitza adequadament el software estadístic-economètric
|
|
Type B
|
Code |
Learning outcomes |
| | B2 |
Troba la solució adequada
|
|
Type C
|
Code |
Learning outcomes |
| | C2 |
Coneix el sistema operatiu com a gestor del maquinari i el programari com eina de treball
| | | C3 |
Utilitza la informació comprenent les implicacions econòmiques, legals, socials i ètiques de l’ accés a la informació i el seu ús
|
| Topic |
Sub-topic |
| Tema 1. Models d'elecció discreta |
1.1 El model lineal de probabilitat.
1.2 Models Logit i Probit.
1.3 Inferència en models d'elecció discreta.
1.4 Elecció múltiple. |
| Tema 2. Sèries Temporals univariants |
2.1 Processos estocàstics: definicions.
2.2 Models lineals en processos estocàstics estacionaris i ergòdics: autoregressius, mitjanes mòbils i mixtos (ARMA).
2.3 Identificació, estimació i diagnosi: la metodologia Box-Jenkins.
2.4 Predicció.
2.5 Processos no estacionaris: Processos Integrats i Arrels unitàries. |
| Tema 3. Sèries Temporals multivariants |
3.1 Models dinàmics amb retards distribuïts finits: descripció i estimació.
3.2 Models dinàmics amb retards distribuïts infinits: descripció i estimació.
3.3 Models de regressió per a sèries no estacionàries: regressió espúria, cointegració i model de correcció de l'error. |
| Methodologies :: Tests |
| |
Competences |
(*) Class hours
|
Hours outside the classroom
|
(**) Total hours |
| Activitats Introductòries |
|
2 |
0 |
2 |
| Sessió Magistral |
|
23 |
39 |
62 |
| Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques |
|
25 |
37 |
62 |
| Atenció personalitzada |
|
2 |
0 |
2 |
| |
| Proves objectives de preguntes curtes |
|
6 |
6 |
12 |
| Proves pràctiques |
|
2 |
8 |
10 |
| |
(*) 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. |
Methodologies
| |
Description |
| Activitats Introductòries |
Presentació del curs, metodologies, etc. |
| Sessió Magistral |
Discussió de les notes que es proporcionen per part del professor a través del Campus Virtual. Aquestes notes són orientatives i s’han de complementar amb les fonts d’informació addicional que es proporcionen i amb les explicacions i recomanacions del professor |
| Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques |
Seguiment i compressió de la resolució de les practiques presentades pel professor. Les practiques estan basades en enunciats que reflecteixen problemes econòmics i es resoldran fent servir les bases de dades i software apropiat (Eviews/GRETL). L’alumne ha d’aprendre a utilitzar aquet software per obtenir i interpretar els resultats numèrics. |
| Atenció personalitzada |
Resolució de dubtes relacionades amb els conceptes teòrics i la resolució de les practiques (software, interpretació de resultats numèrics, etc.). |
|
Description |
|
L’atenció personalitzada es planteja amb hores de consultes (visita). |
|
Methodologies |
Competences
|
Description |
Weight |
|
|
|
|
| Proves pràctiques |
|
L’examen final. Aquesta prova tindrà lloc durant el període d’exàmens, una vegada acabada la docència de l’assignatura. La prova consistirà en diversos exercicis similars a les practiques realitzades durant el curs acadèmic. Contarà un 70%. |
70% |
| Proves objectives de preguntes curtes |
|
Preguntes curtes o tipus test a resoldre utilitzant un conjunt de dades i el programa economètric Eviews/GRETL. Es realitzaran 3 o 4 proves d’aquest tipus (un després de cada tema). Cadascuna contarà un 10%. |
30% |
| Others |
|
|
|
| |
|
Other comments and second exam session |
|
La segona convocatòria consistirà en un examen final que val el 100% de la nota. |
| Bàsica |
Gujarati, D. N., Econometría, 2010, MacGraw-Hill
Green, W.G., Análisis Econométrico, 2000, Prentice Hall
Stock, J.; Watson, M.; Arrazola, M; Rodas, L. y Sánchez, R., Introducción a la Econometría, 2012, Pearson, D.L.
Wooldridge, J.M., Introducción a la Econometría, 2010, Thomson.
|
|
| Complementària |
James D. Hamilton, Time Series Analysis, 1994, Princeton, N.J.
Daniel Peña, Análisis de series temporales, 2005, Alianza
|
|
| Subjects that continue the syllabus |
| ANÀLISI DE DADES MACROECONÒMIQUES/16224213 |
|
| Subjects that it is recommended to have taken before |
|
(*)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. |
|