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El objetivo fundamental de esta asignatura es proporcionar un conocimiento sólido de los métodos econométricos para la cuantificación de las relaciones económicas y el contraste de teorías, en el contexto del análisis de regresión. Este objetivo se ha de satisfacer tanto desde un punto de vista teórico como práctico: al finalizar el curso, el estudiante debe ser capaz de utilizar los métodos econométricos apropiados para el análisis de datos económicos y financieros así como buscar y sistematizar la información estadística relevante, manejar con soltura los programas econométricos, interpretar los resultados y elaborar informes.
Contenido
Tema 1. Revisión estadística. .
Tema 2.Modelo de regresión lineal general. Especificación. Criterios de estimación de mínimos cuadrados. Inferencia. Predicción. .
Tema 3. Marco General: Modelos No Lineales: Método de estimación general. Propiedades. Modelo de regresión lineal con perturbaciones heterocedásticas. Estimador de Aitken. Estimador máximo-verosímil. Variables Instrumentales. Método Generalizado de Momentos. Contrastes de Wald, Razón de Verosimilitud y Multiplicador de Lagrange. Optimización númerica. .
Tema 4. Modelo de Regresión con Series Temporales: Especificación. Propiedades de los estimadores. Estacionariedad y dependencia débil. Regresión con series no estacionarias. Propiedades de los estimadores con perturbaciones autocorrelacionadas. Detección de la autocorrelación. Inferencia robusta. .
Tema 5. Datos de panel: Modelización. Efectos fijos y aleatorios. Contrastes básicos.
Metodología enseñanza-aprendizaje
- La metodología docente se basará en la docencia presencial, las tutorías y la realización de trabajos tanto individuales como en grupo.
- La docencia presencial se repartirá de forma igualitaria entre clases expositivas en las que se desarrollarán los distintos temas del programa y clases prácticas donde se procederá tanto a la resolución de ejercicios de tipo teórico como a la discusión de casos prácticos. Además, se proveerá a los estudiantes de experiencia en el uso del software econométrico más utilizado para la estimación de modelos (Eviews, Gretl, Stata, …).
- Tutorías tanto monitorizadas como personalizadas, con el fin de resolver dudas y preparar los trabajos individuales y de grupo.
- Los estudiantes habrán de realizar trabajo en grupo, de preparación de los ejercicios y casos de las clases prácticas y un proyecto individual que se expondrá a final de curso.
- Recursos adicionales para el aprendizaje
- GRETL. Paquete de software econométrico de libre distribución (descarga desde http://gretl.sourceforge.net). Existe versión en castellano y traducción del manual.
- R. A free environment for Statistical computing and graphics (Ver http://www.r-project.org ).
Criterios de Evaluación
La calificación total se obtendrá como sigue:
- La resolución individual y/o en grupo de los ejercicios y casos propuestos en las clases prácticas, laboratorio informático y tutorías monitorizadas: 20%
- Realización y exposición de un proyecto: 30%
- Prueba escrita de carácter tanto teórico como práctico: 50%
Bibliografía básica
Greene, W.H. (2003). Econometric Analysis. Ed. Prentice Hall, 5ª edición.
Wooldridge, J.M. (2003). Introducción a la Econometría. Ed. Thomson Learning. 2ª edición.
Alonso, A., F.J. Fernández e I. Gallastegui (2004). Econometría. Ed. Prentice Hall. Madrid. .
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Acceso directo a Doctorado.Una vez obtenidos los créditos obligatorios para la superación del máster, los alumnos tienen la opción de acceder de forma directa al programa de Doctorado con Mención de Calidad del Ministerio de Educación.
Esta distinción representa un reconocimiento al nivel científico y técnico del programa y la capacidad formadora del cuerpo docente que lo imparte. La obtención de la Mención de Calidad posibilita participar en convocatorias específicas de ayudas y obtener beneficios en la concesión de becas de investigación.
La participación en un programa de doctorado con Mención de Calidad puede suponer un aumento de medio punto en el expediente académico para la solicitud de becas de Formación de Personal Universitario.
