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Curso : 2019/2020

16747 - FUNDAMENTOS BÁSICOS DE ECONOMETRÍA


Información de la asignatura

Código - Nombre:
16747 - FUNDAMENTOS BÁSICOS DE ECONOMETRÍA
Titulación:
468 - Graduado/a en Derecho y en Administración y Dirección de Empresas
687 - Graduado/a en Derecho y en Administración y Dirección de Empresas (2016)
713 - Graduado/a en Administración y Dirección de Empresas (2018)
731 - Graduado/a en Derecho y en Administración y Dirección de Empresas (2019)
Centro:
102 - Facultad de Derecho
103 - Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Curso Académico:
2019/20

1.Detalles de la asignatura

1.1.Materia

Econometria

1.2.Carácter

Obligatoria

1.3.Nivel

Grado (MECES 2)

1.4.Curso

731 - Graduado/a en Derecho y en Administración y Dirección de Empresas (2019): 4
713 - Graduado/a en Administración y Dirección de Empresas (2018): 2
468 - Graduado/a en Derecho y en Administración y Dirección de Empresas: 4
687 - Graduado/a en Derecho y en Administración y Dirección de Empresas (2016): 4

1.5.Semestre

713-Segundo semestre
687-Primer semestre o Segundo semestre
462-Segundo semestre
731-Primer semestre
615-Segundo semestre
468-Primer semestre o Segundo semestre

1.6.Número de créditos ECTS

6.0

1.7.Idioma

Español

1.9.Recomendaciones

Para el correcto seguimiento de esta asignatura es muy recomendable que el alumno haya superado las siguientes asignaturas y por tanto tenga los conocimientos propios de cada una de las materias que se mencionan a continuación así como las habilidades que les son propias:

 ESTADÍSTICA

  • Estadística Descriptiva (asignatura 16729 – 1º ADE).
  • Estadística Teórica  (asignatura 16740 – 2º ADE, primer semestre).

ECONOMÍA

  • Microeconomía  (asignatura 16737 – 1º ADE).
  • Macroeconomía: Economía Cerrada (asignatura 16739 – 2º ADE, primer semestre).

MATEMÁTICAS

  • Métodos Matemáticos para la Empresa (asignatura 16734 – 1º ADE).

OTRAS MATERIAS (Fundamentalmente relacionadas con el carácter aplicado de la asignatura y su contexto de aplicación específico en ADE)

  • Fundamentos de Administración de Empresas (asignatura 16733 – 1º ADE). Competencias específicas en:
    • Analizar, valorar y sintetizar la complejidad de las situaciones empresariales y su posible evolución a partir de sistemas reales de información
    • Comprender y saber aplicar las herramientas básicas e instrumentos de naturaleza cuantitativa precisas para la obtención, diagnóstico, análisis de la información empresarial y de su entorno económico y social
    • Dominar el diseño de las estructuras organizativas y saber identificar todas las variables que interviene en la toma de decisiones empresariales
  • Informática para la Gestión Empresarial (asignatura 16741 – 2º ADE, primer semestre): habilidades básicas en el manejo de un entorno informático, especialmente en cuanto a la manipulación numérica (Excel, por ejemplo) 

1.10.Requisitos mínimos de asistencia

  • La asistencia a clase es considerada ESENCIAL para superar la asignatura por lo que se recomienda a todos los alumnos.
  • Así mismo, los docentes recomiendan que la asistencia sea lo más REGULAR posible, procurando no faltar a clase ni siquiera esporádicamente, dada el carácter continuo de la materia y del programa desarrollado.
  • La asistencia a clase podrá ser incorporada como un componente adicional de la evaluación continua.

1.11.Datos del equipo docente

Coordinador de la asignatura:

Nombre y apellidos: Ramon Mahia Casado

Correo electrónico: ramon.mahia@uam.es

Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales C/ Francisco Tomás y Valiente, 5

Departamento de Economía Aplicada. UDI Econometría

Despacho: 306 - Módulo E-XIV

Teléfono 914974092

Coordinador de la titulación: 

Coordinador ADE: Javier Hernando (coordinador.grado.ade@uam.es )

Coordinador DADE: Sergio Marchesini (coordinadora.grado.derechoyade@uam.es ) 

 Los profesores concretos encargados de la docencia de cada asignatura aparecen en los horarios de cada curso académico, disponibles en la siguiente página web:

http://www.uam.es/ss/Satellite/Economicas/es/1242650730114/contenidoFinal/Horarios_y_aulas.htm?idenlace=1242661251796

1.12.Competencias y resultados del aprendizaje

1.12.1.Competencias

Esta asignatura contribuye a la adquisición de las siguientes competencias:

Competencias genéricas (CG) 

 

Código 

Competencias genéricas 

CG1 

  • Capacidad teórica de análisis y síntesis. 

CG3 

  • Capacidad creativa para encontrar nuevas ideas y soluciones. 

CG7 

  • Capacidad para tomar decisiones. 

CG8 

  • Capacidad crítica y de autocrítica. 

CG9 

  • Capacidad para trabajar en equipo de carácter interdisciplinar. 

CG10 

  • Capacidad de comunicación fluida oral y escrita en español. 

CG12 

  • Capacidad para utilizar nuevas herramientas informáticas y de análisis de datos. 

CG16 

  • Habilidad para la búsqueda, identificación y análisis de las fuentes de información pertinentes al ámbito de estudio. 

CG17 

  • Habilidades de comunicación a través de Internet y, manejo de herramientas multimedia para la comunicación a distancia. 

CG18 

  • Habilidades para la presentación en público de trabajos, ideas e informes. 

CG23 

  • Saber gestionar eficazmente el tiempo. 

Competencias específicas (CE)  

  • Código 

Competencias específicas (CE) 

 

CE1 

  • Adquirir la perspectiva histórica en la comprensión de los fenómenos económicos, jurídicos y sociales que conforman el entorno empresarial. 

 

CE2 

  • Analizar, valorar y sintetizar la complejidad de las situaciones empresariales y su posible evolución a partir de sistemas reales de información. 

 

CE4 

  • Comprender y saber aplicar las herramientas básicas e instrumentos de naturaleza cuantitativa precisas para la obtención, diagnóstico, análisis de la información empresarial y de su entorno económico y social. 

 

CE9 

  • Diferenciar el contexto económico, internacional, nacional, regional y sectorial, que rodea a la empresa así como interpretar su impacto en la misma. 

 

CE11 

  • Dominar el diseño de las estructuras organizativas y saber identificar todas las variables que intervienen en la toma de decisiones empresariales. 

 

CE15 

  • Organización y planificación de los conocimientos adquiridos de forma que configuren una plataforma para la adquisición de conocimientos avanzados para la práctica de la alta dirección empresarial o para la investigación en el área empresarial. 

CE21 

  • Redactar de forma correcta informes y documentos internos y externos empresariales. 

CE22 

  • Reunir, analizar, interpretar y presentar los datos procedentes de la investigación de los mercados a los que se dirigen las empresas. 

 

1.12.2.Resultados de aprendizaje

Tras superar todas las asignaturas del módulo al que corresponde esta asignatura, los estudiantes serán capaces de:

 

1. Identificar y comprender los conceptos de la Estadística en el terreno de la incertidumbre, de los fundamentos econométricos y de Econometría aplicada a la empresa.

2. Saber aplicar en el contexto profesional las habilidades y conocimientos adquiridas, disponiendo de las competencias teóricas y prácticas que permitan elaborar y defender argumentos, ayudando a la toma de decisiones en el ámbito de la economía aplicada y en el marco del análisis empresarial, económico, social, científico o ético.

3. Ser capaz de abordar, desde el punto de vista empírico y cuantitativo, el estudio de un problema económico.

4. Disponer de autonomía para reunir e interpretar los resultados estadísticos y econométricos que utilizan muestras como fuente de información.

5. Desarrollar o mejorar las competencias expositivas y de trabajo en grupo con el fin de poder transmitir eficazmente información, ideas, problemas y soluciones en el contexto del trabajo empresarial y tanto a un público tanto especializado como no especializado.

1.13.Contenidos del programa

El objetivo general de la asignatura es crear en el alumno una capacidad de aproximación a determinados problemas del mundo económico y empresarial de forma cuantificada, con rigor científico y aprovechando los conocimientos, habilidades y actitudes que les transfieren las técnicas propias del análisis econométrico. Para ello, se presentará y desarrollará de forma detallada el Modelo Básico de Regresión Lineal como técnica central que orientará todo el contenido de la materia en sus dimensiones teóricas y prácticas.

La materia tiene una clara vocación empírica, orientada a especificar soluciones de tipo econométrico a problemas reales de la gestión empresarial, a través de un manejo solvente de la información cuantitativa disponible. El carácter aplicado, práctico, define con claridad esta asignatura, pero, en todo caso, se trabajará también durante el curso en el desarrollo formal de los modelos econométricos básicos, de naturaleza matemático – estadística, esenciales para soportar la práctica econométrica.

De este modo, la asignatura constituye para el alumno un instrumento eficaz de análisis, contrastación y autoevaluación de los conocimientos adquiridos hasta este momento en el Grado, fundamentalmente en áreas como la teoría económica (micro y macroeconomía), la economía de la empresa, las matemáticas, la estadística o la informática.

El manejo de la econometría es fundamental para la toma de decisiones en la empresa y de cara a la formación del alumno se presenta como una herramienta útil a la hora de ordenar las relaciones, desde un punto de vista aplicado, de los distintos conocimientos que el alumno ha adquirido en otras asignaturas. Por otra parte, adicionalmente a la capacidad de esta materia para desarrollar un esquema ordenado de la cuantificación de conceptos y modelos, que desde un plano más teórico hayan sido desarrollados en otras disciplinas, permite una aproximación realista a las interacciones que la realidad empresarial pone de manifiesto entre teoría de la empresa y de la economía en general, métodos estadísticos, matemáticas e informática de gestión.

En términos generales, asumimos como marco global de resultados del aprendizaje el desarrollo de las competencias definidas en el Real Decreto 1393/2007 (Anexo I, 3, 3.2) que sirve de marco regulatorio de ordenación de las enseñanzas universitarias de grado:

  • Poseer y comprender conocimientos en un área de estudio, en nuestro caso, la modelización econométrica en su nivel básico.
  • Aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio, lo que en nuestro caso se sustancia específicamente en la formulación y utilización de modelos econométricos para resolver los problemas empresariales y económicos de forma cuantitativa.
  • Capacidad de transmisión de información, ideas, problemas y soluciones a un público especializado y no especializado, a través de la exposición pública de resultados concretos de las prácticas desarrolladas.
  • Desarrollo de habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores, dentro del área de análisis cuantitativo de la empresa, con alto grado de autonomía.

 

En términos aún más concretos, en relación a la Formación en Fundamentos de Econometría, las competencias específicas que se pretende alcanzar como resultados del aprendizaje con la asignatura podrían resumirse en:

  • El conocimiento de la tipología, elementos, fundamentos teóricos y etapas empíricas necesarias para el desarrollo de un modelo econométrico.
  • El conocimiento teórico de las hipótesis básicas del modelo de regresión lineal múltiple, instrumento esencial de la modelización econométrica, identificando su relevancia conceptual y su trascendencia práctica.
  • La habilidad en la especificación técnica de modelos econométricos aplicados a problemas específicos de la empresa y el entorno económico, en especial modelos de regresión básicos.
  • La habilidad en la utilización de herramientas de análisis econométrico sencillas, en especial de los resultados de un modelo de regresión, de cara al análisis y la simulación o predicción.
  • La habilidad de comunicación a una audiencia no técnica de los resultados de los modelos econométricos, especialmente los modelos de regresión básicos. 
  • La actitud inquisitiva y el desarrollo de una mentalidad empírica en relación con la determinación, análisis y solución de los problemas empresariales y del entorno económico.
  • El juicio crítico con relación a las ventajas y limitaciones de la modelización econométrica como instrumento de análisis, incentivando planteamientos críticos y alternativos a la solución de problemas concretos.

 PROGRAMA SINTÉTICO: 

Tema 1.- Propósito del análisis econométrico. 

Tema 2.- Modelo de Regresión Lineal: tipos de datos y formulación. 

Tema 3.- Estimación de los parámetros por Mínimos Cuadrados Ordinarios y Máxima Verosimilitud. 

Tema 4.- Interpretación de los coeficientes estimados. 

Tema 5.- Distribución de la perturbación aleatoria y de los estimadores MCO. 

Tema 6.- Propiedades de los estimadores MCO: hipótesis relacionadas e implicaciones prácticas. 

Tema 7.- Varianza de los parámetros estimados. Estimación, construcción de Intervalos de confianza y realización de contrastes de hipótesis de un único parámetro. 

Tema 8.- Contrastes de restricciones en los parámetros. 

Tema 9.- Análisis de bondad del ajuste y medidas de los errores. 

Tema 10.- Análisis de los errores “a posteriori”: el error de predicción.  

PRÁCTICAS: 

Pr. 1: Estimación de los coeficientes de un modelo y análisis de bondad del ajuste. 

Pr. 2: Cuantificación e interpretación de los coeficientes estimados de un modelo. 

Pr. 3: Contrastes individuales y conjuntos de los parámetros de un modelo. 

 

PROGRAMA DETALLADO: 

Tema 1.- Propósito del análisis econométrico. 

1.1.-Utilidad de los modelos econométricos: análisis de casos reales. 

1.2.- Análisis de Regresión como técnica de causalidad en el contexto del Análisis Multivariante. 

1.3.- Concepto de correlación, causalidad, correlación parcial y regresión. 

1.4.- Utilidad del Análisis de Regresión en ausencia de datos experimentales. 

1.5.- Proceso de elaboración de un modelo econométrico.  

Tema 2.- Modelo de Regresión Lineal: tipos de datos y formulación. 

2.1.- El Modelo de Regresión Lineal: notación, definición matemática y elementos. 

2.2.- Tipos de datos y tipología de modelos (variantes técnicas). 

2.3.- El papel de la perturbación aleatoria en el Modelo de Regresión Lineal.  

Tema 3.- Estimación de los parámetros por Mínimos Cuadrados Ordinarios y Máxima Verosimilitud. 

3.1.- Análisis de Regresión poblacional y muestral: principales diferencias. 

3.2.- Derivación matemática de la expresión del estimador mínimo- cuadrático (MCO) y de Máxima Verosimilitud (MV).  

3.3.- Forma algebraica del estimador MCO de los parámetros de un modelo. 

3.4.- Concepto de residuo y valor estimado.  

Tema 4.- Interpretación de los coeficientes estimados. 

4.1.- Interpretación básica de la cuantía de los coeficientes (ejemplos prácticos). 

4.2.- Interpretación de los estimadores ante cambios de escala de las variables. 

4.3.- Formas funcionales enriquecidas: test sobre formas funcionales, manejo de la no linealidad. Interpretación de los parámetros estimados en modelos LOG/LOG, Nivel/LOG y LOG/Nivel. 

4.4.- Modelización con exógenas categóricas. Interpretación de los coeficientes para variables dicotómicas y sus interacciones. 

4.5.- Modelos econométricos no lineales: una introducción al problema.  

Tema 5.- Distribución de la perturbación aleatoria y los estimadores MCO. 

5.1.- Fuentes del error en un modelo: conceptos de varianza de la perturbación, tamaño muestral, varianzas y covarianzas de los regresores. 

5.2.- Presentación del estimador MCO como una variable aleatoria. 

5.3.- Definición estadística de las propiedades de insesgadez, eficiencia y consistencia de un estimador.  

Tema 6.- Propiedades de los estimadores MCO: hipótesis relacionadas e implicaciones prácticas. 

6.1.- Teorema de Gauss-Markov y propiedades de los estimadores MCO. 

6.2.- Propiedades estadísticas de la insesgadez y consistencia. Importancia conceptual, hipótesis básicas relacionadas y repercusión empírica; introducción al riesgo de sesgo por omisión de variables relevantes.  

6.3.- Propiedades estadísticas del sesgo por especificación deficiente y problemas de calidad de los datos: Omisión de variables relevantes, errores de medida y utilización de variables proxi. 

6.4.- Eficiencia. Importancia conceptual, hipótesis básicas relacionadas y repercusión empírica (componentes de la varianza de las estimaciones). 

6.5.- Multicolinealidad y factor de inflación de la varianza. Definición de la multicolinealidad, consecuencias y estrategias de detección y solución. 

6.6.- Estimación del parámetro de dispersión por el método de Máxima Verosimilitud: propiedades del estimador en muestras grandes y pequeñas.  

Tema 7.- Varianza de los parámetros estimados. Estimación, construcción de intervalos de confianza y realización de contrastes de hipótesis de un único parámetro. 

7.1.- Distribución normal teórica y distribución “t” empírica de los estimadores MCO. 

7.2.- Estimador de la varianza de la perturbación aleatoria por Máxima Verosimilitud y estimador insesgado de la perturbación aleatoria. 

7.3.- Cálculo de intervalos de confianza para los parámetros. 

7.4.- Uso del contraste “t” para hipótesis individuales de parámetros.  

Tema 8.- Contrastes de restricciones en los parámetros. 

8.1.- Contraste "F" para la evaluación de hipótesis conjuntas de parámetros: Significatividad conjunta, exclusión de conjuntos de variables, igualdad o complementariedad de coeficientes. 

8.2.- El test de Wald para el contraste de hipótesis lineales de combinación de parámetros.  

Tema 9.- Análisis de bondad del ajuste y medidas de los errores. 

9.1.- Conceptos de Suma Cuadrática Total, Explicada y Residual. 

9.2.- El concepto de coeficiente de determinación (R2). 

9.3.- Análisis gráfico de los errores de un modelo: diferencias entre modelos de series temporales y modelos de corte-transversal. 

9.4.- Medidas individuales del error: especificidad según el modo de medición de las variables. 

9.5.- Ratios básicos del error: Error Cuadrático Medio, Error Medio Absoluto y Porcentaje del Error Medio Absoluto. 

Tema 10.- Análisis de los errores “a posteriori”: el error de predicción. 

10.1.- Concepto de estimación/predicción "para la media de Y" vs "estimación puntual". 

10.2.- Construcción de intervalos de confianza para la estimación y el error de estimación (distribución "t" del error de predicción). 

10.3.- Utilización práctica de la varianza del error de estimación/predicción. 

10.4.- Utilización de los resultados de un Modelo de Regresión en términos de escenarios, simulación y predicción. 

1.14.Referencias de consulta

REFERENCIAS BÁSICAS:  

. Gujarati, D.N. (2006), ''Principios de Econometría'' 3ª edición, Mc Graw Hill. Disponible en la Biblioteca de la UAM. Temas 1, 5, 8, 9 (Epígrafes 9.1 y 9.4) 10 y 11. 

. Pulido, A. y J. Pérez (2001), ''Modelos Econométricos'', Pirámide. Disponible en la Biblioteca de la UAM. Temas 1 a 9, 10 (Epígrafes 10.2 y 10.3) y 11 (Epígrafe 11.2). 

. Pulido, A. y J. Pérez (2001): ''Modelos Econométricos. Guía para la elaboración de modelos econométricos con Eviews. CDROM''. Disponible en la Biblioteca de la UAM. Temas 1 a 4 

. Stock, J.H. & Watson M.W. ''Introduction to Econometrics''. Pearson International Edition. Tema 6 (Epígrafe 6.7) Tema 7 (Epígrafe 7.5), 9 (Epígrafe y 8 (Epígrafes 8.1 – 8.3)  

. Wooldridge, J. M. (2003), ''Introducción a la Econometría. Un enfoque moderno'', 2ª edición. Thomson. Disponible en la Biblioteca de la UAM. Temas 1, 3 (Epígrafe 3.4) 6, 7 y 9 (Epígrafes 9.1 a 9.4) y 10.  

LECTURAS RECOMENDADAS:  

. Green, W.H. (2000), ''Econometric análisis''. 4ª edición, Prentice Hall International, Inc. Disponible en la Biblioteca de la UAM. Temas 1, 6 y 7. 

. Gujarati, D.N. y D.C. Porter (2009), ''Econometría'', 5ª edición, Mc Graw Hill. Disponible en la Biblioteca de la UAM. Temas 1, 5, 6, 7, 8 y 9. 

. Pérez, C. (2007), ''Econometría básica. Técnicas y herramientas''. Pearson Prentice Hall. Disponible en la Biblioteca de la UAM. Temas 1, 2 y 5. 

. Schmidt, S.J. (2005), ''Econometría'', Mc Graw Hill. Disponible en la Biblioteca de la UAM. Temas 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 y 8. 

. Trívez, F.J. (2004), ''Introducción a la Econometría'', Pirámide. Disponible en la Biblioteca de la UAM. Temas 1, 5 y 6. 

Cada profesor detallará las las lecturas que considere interesantes en el contexto del desarrollo del curso y los avances logrados hasta el momento. En las hojas MOODLE de cada profesor quedará especificada la bibliografía precisa recomendada para cada sesión.

2.Metodologías docentes y tiempo de trabajo del estudiante

2.1.Presencialidad

 

#horas

Porcentaje de actividades presenciales (mínimo 33% del total)

40,0%

Porcentaje de actividades no presenciales

60,0%

Las sesiones presenciales (4 horas semanales, en dos sesiones de 2 horas) podrán constar de:

- Sesiones teóricas, en las que se desarrollarán los conceptos teóricos que luego se aplicarán con las herramientas informáticas.

- Sesiones prácticas (bien con manejo de ordenador por parte del profesor, bien incluyendo práctica por parte de los alumnos en los laboratorios de informática).

- Otras actividades adicionales, individuales o grupales, de carácter presencial, destinadas a afianzar conocimientos, seguimiento de trabajos, resolución de dudas, discusión de casos prácticos, realización de exámenes parciales, etc.

2.2.Relación de actividades formativas

Actividades presenciales

Nº horas

Clases teóricas en aula

32

Seminarios

3

Clases prácticas en aula

 

Prácticas clínicas

 

Prácticas con medios informáticos

21

Prácticas de campo

 

Prácticas de laboratorio

 

Prácticas externas y/o practicum

 

Trabajos académicamente dirigidos

 

Tutorías

 

Actividades de evaluación

4

Otras

 

Las sesiones presenciales (4 horas semanales) podrán constar de: 

  • Sesiones teóricas, en las que se desarrollarán los conceptos teóricos que luego se aplicarán con las herramientas informáticas. 
  • Sesiones prácticas (bien con manejo de ordenador por parte del profesor, bien incluyendo práctica por parte de los alumnos en los laboratorios de informática). 
  • La indicación de horas para sesiones teóricas y prácticas (aproximadamente en razón 2/3 Vs 1/3) es meramente orientativo y depende de las circunstancias concretas que acompañen el desarrollo del curso.

Los seminarios se consideran como una actividad adicional, poco habitual en relación con el desarrollo normal del programa de contenidos detallado en la guía docente. Estos seminarios incluyen, por ejemplo, la participación de un experto invitado, la asistencia a alguna conferencia o charla organizada fuera del aula en el horario de las clases presenciales, etc.

Se consignan 4 horas como base mínima para actividades de evaluación considerando la realización del examen final y un examen parcial previo.

3.Sistemas de evaluación y porcentaje en la calificación final

3.1.Convocatoria ordinaria

La evaluación se llevará a cabo atendiendo a los siguientes aspectos: 

  1. Evaluación continua, basada en la participación activa del alumno y concretada en la resolución de:

    • prácticas obligatorias (35%), y

    • prácticas optativas (15%) 

  2. Evaluación final de conocimientos teóricos y prácticos, incluidas pruebas de validación de conocimientos parciales (50%)

El alumno debe obtener un mínimo de 5 sobre 10, en cada uno de los dos tipos de pruebas descritos anteriormente, para que pueda ser computable la calificación obtenida en la evaluación continua.

Pruebas de validación de conocimientos:  

  • A lo largo del curso, se realizarán exámenes, algunos parciales y otros finales, con una evaluación cuantitativa de 0 a 10. 

  • Los exámenes o pruebas de evaluación parcial No Son Obligatorios. Cada profesor fijará si la superación de esta prueba implica o no la liberación de la materia que haya sido sometida a evaluación. En todo caso, es OBLIGATORIO  presentarse al la prueba FINAL. Los alumnos que no se presenten a este examen obtendrán el calificativo de NO Evaluable.
  • En caso de plantearse los parciales como exámenes liberatorios, el valor del examen parcial sobre la puntuación final será determinado por el profesor considerando la importancia relativa de los temas incluidos en el parcial sobre el total del programa.

PRACTICAS OBLIGATORIAS: 

  1. Dado su carácter obligatorio, deben entregarse conforme al calendario establecido por el profesor para que el alumno pueda superar la asignatura. 

  1. El número de prácticas obligatorias a realizar será determinado por cada profesor al cargo de la asignatura. 

  1. Cada práctica será evaluada de forma individual utilizando la escala de puntuación que cada profesor determine. El valor de cada una de las prácticas realizadas sobre la puntuación final dependerá del criterio del profesor, siempre dentro del límite global establecido. 

  1. Podrán realizarse de manera individual o en grupos pequeños según el criterio de cada profesor. 

PRACTICAS OPTATIVAS:  

A las prácticas obligatorias, se sumarán otras de carácter optativo. Cada profesor determinará el número de prácticas optativas, la escala de evaluación a utilizar y el valor de cada una de ellas, siempre dentro del límite global establecido.  

SEGUNDA MATRICULA 

Se mantienen los criterios de evaluación establecidos en la primera matrícula, tanto para la convocatoria ordinaria como para la extraordinaria, pudiéndose conservar la nota obtenida en la evaluación continua de la primera matrícula siempre que ésta haya sido aprobada por el alumno. 

3.1.1.Relación actividades de evaluación

Actividad de evaluación

%

Exámenes (Incluidos exámenes parciales)

50%

Evaluación continua

50%

Prácticas Obligatorias

35%

Prácticas Optativas

15%

 

3.2.Convocatoria extraordinaria

La convocatoria extraordinaria consistirá en un examen final que supondrá el 50% de la nota de la asignatura. El 50% restante se corresponderá con la calificación obtenida en la evaluación continua a lo largo del curso. Si ésta no hubiera sido aprobada, el alumno deberá repetir los ejercicios y prácticas que el profesor estime oportuno para aprobar también esta parte. 

SEGUNDA MATRICULA 

Se mantienen los criterios de evaluación establecidos en la primera matrícula, tanto para la convocatoria ordinaria como para la extraordinaria, pudiéndose conservar la nota obtenida en la evaluación continua de la primera matrícula siempre que ésta haya sido aprobada por el alumno. 

3.2.1.Relación actividades de evaluación

Actividad de evaluación

%

Examen final (máximo 70% de la calificación final o el porcentaje que figure en la memoria)

50%

Evaluación continua

50%

4.Cronograma orientativo

Semana1 

Temas 

Presenciales 

 

1 

Presentación de la asignatura: contenidos, evaluación, etc. 

T.1. Propósito del análisis econométrico 

 

2+2

2 

T.2. Modelo de regresión lineal: tipos de datos y formulación 

2+2

3 

T.3. Estimación de los parámetros por MCO y MV (I) 

2+2

4 

T.3. Estimación de los parámetros por MCO y MV (II) 

2

5 

T.4. Análisis de bondad del ajuste y medidas de los errores 

2+2

6 

T.5. Interpretación de los coeficientes estimados (I) 

2+2

7 

T.5. Interpretación de los coeficientes estimados (II) 

2

8 

T.6. Distribución de la perturbación 

aleatoria y de los estimadores MCO 

2+2

  EXAMEN PARCIAL

2

 

9 

Tema 7.- Propiedades de los estimadores MCO: hipótesis relacionadas… 

 

2+2

 

10 

T.8. Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis de un único parámetro (I) 

 

2+2

11 

T.8. Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis de un único parámetro (II) 

2+2

12 

T.9. Contrastes de restricciones en los parámetros. 

2+2

13 

T.10. Análisis de los errores “a posteriori”.(I) 

2+2

14 

T.10. Análisis de los errores “a 

posteriori”.(II) 

2+2

15 

EXAMEN: (recup. de Parciales y Prácticas) 

2 

- 

SEMINARIOS (fechas por determinar). En caso de realizarse las horas se restarían de alguna de las clases presenciales.

3 

 

 

 

1 Este cronograma tiene carácter orientativo, no es vinculante para el correcto desarrollo de la asignatura 


Year : 2019/2020

16747 - FUNDAMENTALS OF ECONOMETRICS


Information of the subject

Code - Course title:
16747 - FUNDAMENTALS OF ECONOMETRICS
Degree:
468 - Graduado/a en Derecho y en Administración y Dirección de Empresas
687 - Graduado/a en Derecho y en Administración y Dirección de Empresas (2016)
713 - Graduado/a en Administración y Dirección de Empresas
731 - Graduado/a en Derecho y en Administración y Dirección de Empresas (2019)
Faculty:
102 - Facultad de Derecho
103 - Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Academic year:
2019/20

1.Course details

1.1.Content area

ECONOMETRICS 

1.2.Course nature

Compulsory

1.3.Course level

Grado (MECES 2)

1.4.Year of study

713 - Graduado/a en Administración y Dirección de Empresas: 2
731 - Graduado/a en Derecho y en Administración y Dirección de Empresas (2019): 4
468 - Graduado/a en Derecho y en Administración y Dirección de Empresas: 4
687 - Graduado/a en Derecho y en Administración y Dirección de Empresas (2016): 4

1.5.Semester

713-Second semester
687-First semester o Second semester
462-Second semester
731-First semester
615-Second semester
468-First semester o Second semester

1.6.ECTS Credit allotment

6.0

1.7.Language of instruction

Spanish

1.11.Faculty data

The faculty is composed of professors from the following department: 

 

Departamento de Economía Aplicada. UDI de Econometría e Informática 

Módulo E-14 

Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales C/ Francisco Tomás y Valiente, 5 

Universidad Autónoma de Madrid 28049 Madrid 

Secretaría: Despacho E-14-308 Tel.: (+34) 91 497 4887 

Fax: (+34) 91 497 3422 

Web: http://www.uam.es/ss/Satellite/Economicas/es/1234888300899/subhomeDe partamento/Economia_Aplicada:_UDI_de_Econometria_e_Informatica.htm 

 

The concrete professors in charge of teaching each subject can be seen in each academic course schedule, which is available at the following web page: 

 

 

 Each subject coordinator can be seen also at the same web page. 

1.12.Competences and learning outcomes

2.Teaching-and-learning methodologies and student workload

2.1.Contact hours

 

#horas

Contact hours (minimum 33%)

 

Independent study time

 

2.2.List of training activities

Activity

# hours

Lectures

 

Seminars

 

Practical sessions

 

Clinical sessions

 

Computer lab

 

 

 

Laboratory

 

Work placement

 

Supervised study

 

Tutorials

 

Assessment activities

 

Other

 

3.Evaluation procedures and weight of components in the final grade

3.1.1.List of evaluation activities

Evaluatory activity

%

Final exam

 

Continuous assessment

 

3.2.1.List of evaluation activities

Evaluatory activity

%

Final exam

 

Continuous assessment

 

4.Proposed workplan