| Competencias |
| Tipo A | Código | Competencias Específicas |
| Comun | ||
| AC1 | Adquirir conocimientos avanzados para analizar teórica y empíricamente la realidad económica. (C) | |
| AC2 | Manejar las técnicas econométricas al uso para contrastar empíricamente predicciones teóricas. (C) | |
| Profesionalizador | ||
| Investigador | ||
| Tipo B | Código | Competencias Transversales |
| Comun | ||
| BC1 | Aprender a aprender. | |
| BC2 | Resolver problemas complejos de forma efectiva. | |
| BC3 | Aplicar el pensamiento crítico, lógico y creativo, demostrando capacidad de innovación. | |
| Tipo C | Código | Competencias Nucleares |
| Comun | ||
| CC1 | Dominar en un nivel intermedio una lengua extranjera, preferentemente el inglés. | |
| CC3 | Gestionar la información y el conocimiento. | |
| Objetivos de aprendizaje |
| Objetivos | Competencias | ||
| Adquirir los fundamentos estadísticos de la teoría de la estimación en la que se sustentan la práctica totalidad de los modelos econométricos. | AC1 |
BC1 BC2 |
CC3 |
| Analizar aproximaciones alternativas en la definición de estimadores y comparar sus diferentes propiedades estadísticas. | AC2 |
BC3 |
CC1 |
| Contenidos |
| tema | Subtema |
| 1- MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES | 1.1. Revisión de conceptos básicos |
| 2- HETEROCEDASTICIDAD | 2.1 Inferencia robusta a la Heterocedasticidad 2.2. Mínimos cuadrados generalizados |
| 3-INSTRUMENTAL VARIABLES DE ESTIMACIÓN | Motivación Variables omitidas Las pruebas de endogeneidad Mínimos cuadrados en dos etapas |
| 4- MODELOS CON VARIABLE DEPENDIENTE DISCRETA | Motivación Los modelos Logit / Probit Los modelos de regresión Tobit y Poisson |
| 5- MODELOS BÁSICOS PARA DATOS DE PANEL |
5.1. Ejemplos de datos de panel micro y datos de panel macro |
| Planificación |
| Metodologías :: Pruebas | |||||||||
| Competencias | (*) Horas en clase | Horas fuera de clase | (**) Horas totales | ||||||
| Actividades introductorias |
|
1 | 0 | 1 | |||||
| Sesión magistral |
|
19 | 30 | 49 | |||||
| Prácticas en laboratorios |
|
8 | 10 | 18 | |||||
| Atención personalizada |
|
5 | 0 | 5 | |||||
| Pruebas de desarrollo |
|
2 | 0 | 2 | |||||
| (*) En el caso de docencia no presencial, serán las horas de trabajo con soporte virtual del profesor. (**) Los datos que aparecen en la tabla de planificación son de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | |||||||||
| Metodologías |
| descripción | |
| Actividades introductorias | Presentacion del curso, metodologías, etc. |
| Sesión magistral | Analisis y presentación de materiales. Discusión de resultados |
| Prácticas en laboratorios | Exposición de resumenes críticos de las lecturas recomendadas. |
| Atención personalizada | Temps per a resoldre dubtes als estudiants. |
| Atención personalizada |
|
|
| Evaluación |
| descripción | Peso | ||
| Prácticas en laboratorios | Ejercicios semanales utilizando softwares econométricos (Gretl) | 10% | |
| Pruebas de desarrollo | Un examen escrito al finalizar el curso | 90% | |
| Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
|
La segona convocatòria consistirà en un examen final que val el 100% de la nota. |
|||
| Fuentes de información |
| Básica |
Wooldridge J.M., Introductory Econometrics:A Modern Approach, 2nd edition, Thomson, 2003
, , , |
||||||||
| Complementaria | |||||||||
| Recomendaciones |
(*)La Guía docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la URV. Este documento es público y no es modificable, excepto en casos excepcionales revisados por el órgano competente o debidamente revisado de acuerdo la normativa vigente.