| Competències |
| Tipus A | Codi | Competències Específiques |
| 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. | |
| Tipus B | Codi | Competències Transversals |
| B3 | Aplicar el pensament crític, lògic i creatiu, demostrant capacitat d’innovació. | |
| B4 | Treballar de forma autònoma amb responsabilitat i iniciativa. | |
| Tipus C | Codi | Competències Nuclears |
| C3 | Gestionar la informació i el coneixement. |
| Resultats d'aprenentage |
| Tipus A | Codi | Resultats d'aprenentatge |
| A2 |
Aplica tècniques economètriques a l’anàlisi empíric de problemes relacionats amb la realitat empresarial. | |
| A3 |
Coneix elements avançats del model de regressió lineal i dels models multiequacionals. Identifica i reconeix les aplicacions dels models a problemes macroeconòmics (dimensió temporal i espacial de l’activitat econòmica). Utilitza adequadament el software economètric. | |
| Tipus B | Codi | Resultats d'aprenentatge |
| B3 |
Reconeix les limitacions i punts dèbils en els seus processos i mètodes de treball Aplica tècniques innovadores i obté resultats | |
| B4 |
Fa el treball previst d’acord amb els criteris de qualitat donats Proposa millores a les orientacions relatives de com realitzar el treball amb qualitat | |
| Tipus C | Codi | Resultats d'aprenentatge |
| C3 |
Utilitza la informació comprenent les implicacions econòmiques, legals, socials i ètiques de l’ accés a la informació i el seu ús |
| Continguts |
| Tema | Subtema |
| Tema 1:Dades macroeconòmiques |
1.1 Característiques de dades macroeconòmiques 1.2 Fonts més importants sobre dades macroeconòmiques 1.3. Software |
| Tema 2: Models de dades de panel |
2.1. Models de dades de panel estatics 2.2. Models de dades de panel dinamics 2.3. Panel unit root tests 2.4. Estimació difference-in-differences (DiD) 2.5. Aplicacions |
| Tema 3: Modelos VAR |
3.1 Modelo estructural bivariant 3.2 Estimació 3.3 Indentificació 3.4 Aplicacions |
| Planificació |
| Metodologies :: Proves | ||||||||||
| Competències | (*) Hores a classe |
Hores fora de classe |
(**) Hores totals | |||||||
| Activitats Introductòries |
|
2 | 2 | 4 | ||||||
| Sessió Magistral |
|
20 | 50 | 70 | ||||||
| Pràctiques a laboratoris |
|
20 | 40 | 60 | ||||||
| Seminaris |
|
2 | 6 | 8 | ||||||
| Treballs |
|
2 | 0 | 2 | ||||||
| Atenció personalitzada |
|
2 | 0 | 2 | ||||||
| Proves objectives de tipus test |
|
2 | 0 | 2 | ||||||
| Proves de desenvolupament |
|
2 | 0 | 2 | ||||||
| (*) En el cas de docència no presencial, són les hores de treball amb suport vitual del professor. (**) Les dades que apareixen a la taula de planificació són de caràcter orientatiu, considerant l’heterogeneïtat de l’alumnat | ||||||||||
| Metodologies |
| Descripció | |
| Activitats Introductòries | Parlar de dades macroeconomiques i dades de panell. |
| Sessió Magistral | Presentar models economètrics per a dades macroeconòmics. |
| Pràctiques a laboratoris | Estimar els models utilizant EViews, GRETL o STATA. |
| Seminaris | Extensions de models economètrics per a dades macroeconòmiques. |
| Treballs | Treballs en grup. Utilitzar dades macroeconòmiques i estimar models. |
| Atenció personalitzada | Hores de consulta/visita. |
| Atenció personalitzada |
| Descripció |
|
L'atenció personalitzada en l'assignatura se planteja amb hores de consulta(visita). En cas de que hagi confinament l' atenció serà via correu electrònic o via Teams. |
| Avaluació |
| Metodologies | Competències | Descripció | Pes | ||||||
| Treballs |
|
Un treball en grup. | 10% | ||||||
| Proves objectives de tipus test |
|
Un examen tipus test sobre els temes 1 i 2. | 40% | ||||||
| Proves de desenvolupament |
|
Un examen final de contingut de tota l'assignatura 50%. | 50% | ||||||
| Altres |
| Altres comentaris i segona convocatòria | |||
|
La segona convocatòria consisteix en un examen de contingut de tota l'assignatura i val 100% de la nota final. |
|||
| Fonts d'informació |
| Bàsica |
Gujarati, D. N. , Econometría, MacGraw-Hill,
Aslanidis, N., Applied Macroeconometrics , Publicacions URV, 2017 |
||||||||
| Complementària | |||||||||
| Recomanacions |
| Assignatures que es recomana haver cursat prèviament | |||
|
|||
(*)La Guia docent és el document on es visualitza la proposta acadèmica de la URV. Aquest document és públic i no es pot modificar, llevat de casos excepcionals revisats per l'òrgan competent/ o degudament revisats d'acord amb la normativa vigent