Guía Docente de la Asignatura:
OBJETIVOS:
El curso se dirige a aquellos alumnos interesados en
aprender a utilizar datos y técnicas de regresión para poder
analizar, cuantificar, contrastar hipótesis y predecir en términos de
un modelo que relacione variables de carácter económico o de otra
índole más general. Derivado de ello, la asignatura tiene dos objetivos
de carácter general. En primer lugar, el estudiante debe adquirir
unos conocimientos econométricos básicos. Y en segundo lugar, el
estudiante debe aprender el manejo de un software gratuito (Gretl) para
poder llevar a cabo un análisis empírico basado en los conocimientos
teóricos adquiridos. Además tiene los siguientes objetivos
específicos:
·
Utilizar
un modelo econométrico junto con un método de estimación, diversos
instrumentos estadísticos y un software econométrico para cuantificar
una determinada relación entre distintas variables, para contrastar
hipótesis económicas o de otra índole y para predecir.
·
Entender
la importancia de la especificación de un modelo en la fiabilidad de
los resultados. Aplicar distintos indicadores de bondad de ajuste y de
especificación para valorar estos resultados.
·
Desarrollar
la capacidad de análisis de datos y de redacción de un proyecto
empírico.
·
Manejar
el software de código libre Gretl para el análisis econométrico e
interpretar los resultados proporcionados por el programa.
COMPETENCIAS:
1. Conocer
los distintos elementos de un modelo econométrico y comprender la
lógica de la especificación econométrica para analizar la relación
causal entre variables económicas.
2.
Adquirir conocimientos básicos del software Gretl para realizar un
análisis econométrico y sistematizar información estadística sobre
variables económicas.
3.
Interpretar adecuadamente los resultados obtenidos para elaborar
informes económicos.
4.
Fomentar el autoaprendizaje y la toma de decisiones para mejorar la
capacidad cognitiva del alumno.
TEMARIO:
Tema
1: Gretl y la Econometría
1.
Introducción
2.
¿Qué es la Econometría?
3.
Un estudio econométrico
4.
Los datos y su manejo
5.
Introducción a Gretl
Tema 2: Modelo de Regresión Lineal
Simple
1.
Introducción. Un ejemplo
2.
Elementos del modelo de regresión
simple
3.
Hipótesis básicas
4.
Estimación por Mínimos Cuadrados
Ordinarios
5.
Contrastes de hipótesis e intervalos de
confianza
6.
Resumen. Presentación de los
resultados
Tema 3: Modelo de Regresión Lineal
General
1.
Introducción. Un ejemplo
2.
Estimación por Mínimos Cuadrados
Ordinarios utilizando Gretl
3.
Análisis de los resultados
mostrados
4.
Bondad de ajuste y selección de
modelos
Tema 4: Contrastes de restricciones
lineales y predicción
1.
Contrastes de restricciones
lineales
2.
Contrastes utilizando Gretl
3.
Estimación bajo restricciones
lineales
4.
Estadísticos equivalentes
5.
Predicción
Tema 5: Errores en la
especificación
1.
Introducción.
2.
Efectos de omisión de variables
relevantes
3.
Efectos de inclusión de variables
irrelevantes
Tema 6: Multicolinealidad
1.
Multicolinealidad perfecta
2.
Multicolinealidad de grado
alto
Tema 7: Variables
cualitativas
1.
Introducción. Un ejemplo
2.
Modelo con una variable
cualitativa
3.
Modelo con dos o más variables
cualitativas
4.
Contraste de cambio
estructural
Apéndice
METODOLOGÍA:
Se pone a
disposición de los alumnos un conjunto de notas o lecturas que cubren
los tópicos incluidos en el programa del curso. Estas
notas apoyan los contenidos del curso, pero se sigue un libro
de texto básico, que se indica en la sección de
bibliografía, cuyos datos están disponibles para su utilización en el
programa Gretl. También
se propone la realización de diversas tareas entre las cuales está
la resolución de ejercicios tanto teóricos como
empíricos.
CRONOGRAMA:
Temario
|
Duración
|
Tema 1: Gretl y la
Econometría
|
2 semanas
|
Tema 2: Modelo de Regresión Lineal
Simple
|
2 semanas
|
Tema 3: Modelo de Regresión Lineal
General
|
2 semanas
|
Tema 4: Contrastes de restricciones
lineales y predicción
|
2 semanas
|
Tema 5: Errores en la
especificación
|
1 semana
|
Tema 6:
Multicolinealidad
|
1 semana
|
Tema 7: Variables
cualitativas
|
2 semanas
|