IDENTIFYING DATA 2017_18
Subject (*) ANALYSIS OF MICROECONOMIC DATA Code 16675212
Study programme
International Markets (2016)
Cycle 1st & 2nd
Descriptors Credits Type Year Period
3 Optional 2Q
Language
Anglès
Department Economics
Coordinator
DÍAZ SERRANO, LUIS
E-mail josepmaria.arauzo@urv.cat
luis.diaz@urv.cat
Lecturers
ARAUZO CAROD, JOSEP MARIA
DÍAZ SERRANO, LUIS
Web
General description and relevant information Aquest curs pretén ser una introducció a l'especificació, estimació, predicció i avaluació dels models economètrics. Després d’una revisió breu d'alguns aspectes del model de equació lineal només tindrem en compte l'estimació de les variables instrumentals, models de les variables dependents limitades i bàsiques dels models de dades de panell. Al llarg del curs es farà èmfasi en la Interacció essencial entre la teoria econometrica i aplicacions econòmiques

Competences
Type A Code Competences Specific
 A8 Use advanced quantitative techniques to develop a research project within the international markets framework (research speciality).
Type B Code Competences Transversal
 CT2 Make judgements on the basis of the efficient management and use of information.
 CT8 Develop sufficient independence to work on research projects and scientific and technological ventures within their discipline.
Type C Code Competences Nuclear

Learning outcomes
Type A Code Learning outcomes
 A8 Know how to select and apply advanced mathematical and econometric techniques to solve specific problems.
Type B Code Learning outcomes
 CT2 Make judgements on the basis of the efficient management and use of information.
 CT8 Develop sufficient independence to work on research projects and scientific and technological ventures within their discipline.
Type C Code Learning outcomes

Contents
Topic Sub-topic
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 3.1. Motivación
3.2. Variables omitidas
3.3. Las pruebas de endogeneidad
3.4. Mínimos cuadrados en dos etapas
4- MODELOS CON VARIABLE DEPENDIENTE DISCRETA 4.1. Motivación
4.2. Los modelos Logit / Probit
4.3. 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

Planning
Methodologies  ::  Tests
  Competences (*) Class hours
Hours outside the classroom
(**) Total hours
Introductory activities
1 1 2
Lecture
A8
CT2
12 25 37
ICT practicals
A8
CT2
CT8
15 15 30
Personal tuition
2 0 2
 
Extended-answer tests
A8
CT2
CT8
2 2 4
 
(*) 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
Methodologies
  Description
Introductory activities Introducció als continguts de l'assignatura
Lecture Exposició dels continguts de l'assignatura en l'aula magistral
ICT practicals Pràctiques individuals i en grup a l'aula de informàtica
Personal tuition Tutories

Personalized attention
Description
Tutories individuals

Assessment
Methodologies Competences Description Weight        
ICT practicals
A8
CT2
CT8
Exercicis setmanals utilitzant sofware economètric (Gretl) 10%
Extended-answer tests
A8
CT2
CT8
Examen final de tots els continguts de l'assignatura 90%
Others  
 
Other comments and second exam session

La segona convocatòria consistirà en un examen sobre tots els continguts de l'assignatura (100%) de la nota final


Sources of information

Basic Wooldridge J.M, Introductory Econometrics:A Modern Approach, 2nd edition, Thomson, 2003

Wooldridge J.M., Introductory Econometrics:A Modern Approach, 2nd edition, Thomson, 2003

Complementary

Recommendations


(*)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.