| | | Econometría
| | | | [[infogeneral]]
| Profesores
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Ana J. López (anaj@uniovi.es), Rigoberto Pérez (rigo@uniovi.es) y Blanca Moreno Cuartas (morenob@uniovi.es)
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| Asignatura
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Econometría (Licenciatura de Economía)
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| Plan de estudios
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1991
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| Centro
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Facultad de Economía y Empresa
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| Créditos
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7 (3 teóricos y 4 prácticos)
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| Ciclo, curso, semestre
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2º ciclo, 3er curso, primer semestre
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| | | | [[programa]]
| | | | [[guiaaprendizaje]]
- La Econometría se ha convertido en una herramienta fundamental en el análisis económico. Hace ya 80 años Joseph Schumpeter afirmaba que “todo economista, le guste o no, es un económetra, ya que necesita tratar de explicar sus argumentos con cifras”, y desde entonces la popularidad de los modelos econométricos se ha ido incrementado gracias al aumento de la información estadística y al desarrollo de software estadístico-econométrico.
En la actualidad los modelos econométricos son una herramienta habitual para representar los comportamientos económicos, elaborar predicciones, simular el impacto de distintas políticas,… De ahí que esta asignatura tenga como objetivo familiarizar a los estudiantes con los principales conceptos y técnicas econométricos, y con los problemas habituales en los trabajos de modelización y predicción.
Dado que en el marco del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES), los objetivos de cada asignatura se concretan en un conjunto de competencias y destrezas que el estudiante debe adquirir en el proceso de enseñanza-aprendizaje, resumimos a continuación las competencias genéricas relacionadas con la asignatura de Econometría.
Competencias Instrumentales:
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Comunicación oral y escrita en la propia lengua.
- Conocimiento de una segunda lengua.
- Habilidades básicas de manejo del ordenador.
- Habilidades de gestión de la información (habilidad para buscar y analizar información proveniente de fuentes diversas).
- Resolución de problemas.
- Toma de decisiones.
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Competencias interpersonales:
- Capacidad crítica y autocrítica.
- Trabajo en equipo.
- Compromiso ético.
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Competencias sistémicas:
- Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica
- Habilidades de investigación.
- Capacidad de aprender.
- Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad).
- Motivación de logro.
|
Además, esta asignatura pretende que los estudiantes adquieran diversas competencias específicas, que aparecen descritas con detalle en cada uno de los temas del programa. En síntesis, se trata de que al finalizar el cuatrimestre los estudiantes sean capaces de:
- Especificar modelos econométricos, identificando sus componentesEstimar e interpretar los parámetros del modelo
- Realizar contrastes de significación e interpretar correctamente su resultado
- Identificar los principales problemas asociados al incumplimiento de las hipótesis habituales y tratar de resolverlos
- Elaborar predicciones y analizar su fiabilidad
- Utilizar software econométrico, más concretamente Gretl, e interpretar correctamente sus salidas
- Conocer la metodología de trabajo para la elaboración de modelos econométricos y aplicarla para realizar un trabajo en equipo
- Presentar públicamente el trabajo y elaborar un informe final del mismo
Para alcanzar estos objetivos, la docencia de Econometría se estructura en clases teóricas y prácticas, que incluyen tanto sesiones de tablero como prácticas con soporte informático, usando el software Gretl, que también se utiliza para la realización de los trabajos en equipo (a los que se dedican algunas de estas sesiones).
| | | | [[materialclase]]
| | | | [[actividades]]
| | | | [[materialestudio]]
-
Los contenidos docentes de esta asignatura incluyen, para cada uno de los temas del programa, presentaciones animadas de los contenidos teóricos, prácticas resueltas, supuestos para resolver con Gretl junto con los correspondientes archivos de trabajo, …
Además se facilitan referencias bibliográficas de consulta, tanto básica como complementaria, que se recogen al final de este apartado. Con el objetivo de facilitar su uso, presentamos a continuación un resumen de estos materiales clasificados por temas:
TEMA 1- MODELOS ECONOMÉTRICOS
- PÉREZ, R.; LÓPEZ, A.J. (2003): “El impacto de Internet en la información estadística” en Información económica y técnicas de análisis en el siglo XXI, Instituto Nacional de Estadística, p. 35-45.
- PULIDO, A. (1993): “25 años de experiencia en Econometría Aplicada”, Estudios de Economía Aplicada, vol. 0-2, p.82-98.
- PULIDO, A., PÉREZ, J. (2001): Modelos Econométricos. Ed. Pirámide, capítulos 1 (p. 25-41) y 2 (p.43-75).
TEMA 2- EL MODELO LINEAL SIMPLE
- PÉREZ, C. (2006): Problemas resueltos de Econometría, Thomson, capítulo 1 (p.1-14).
- PÉREZ, R.; LÓPEZ, A.J. (1997): Análisis de datos económicos II. Métodos inferenciales, Ed. Pirámide, capítulo 11 (p. 497-518).
- TRÍVEZ, F.J. (2004): Introducción a la Econometría. Ed. Pirámide, capítulos 3 (p. 125-202) y 3 (p. 203-280).
- ESTEBAN, M.V. y otros (2009): Análisis de regresión con Gretl, Universidad del País Vasco, capítulo 2 (p.25-50)
TEMA 3- EL MODELO LINEAL BÁSICO
- PÉREZ, R.; LÓPEZ, A.J. (1997): Análisis de datos económicos II. Métodos inferenciales, Ed. Pirámide, capítulo 11 (p. 518-541).
- PULIDO, A., PÉREZ, J. (2001): Modelos Econométricos. Ed. Pirámide; capítulos 4 (p. 137-146), 5 (p. 179-200) y 6 (p. 231-252).
- TRÍVEZ, F.J. (2004): Introducción a la Econometría. Ed. Pirámide, capítulos 4 (p. 281-364) y 3 (p. 365-443).
- ESTEBAN, M.V. y otros (2009): Análisis de regresión con Gretl, Universidad del País Vasco, capítulos 3 (p.51-76) y 4 (p.77-91)
TEMA 4- MODELOS CON VARIABLES CUALITATIVAS
- PÉREZ, R.; LÓPEZ, A.J. (1997): Análisis de datos económicos II. Métodos inferenciales, Ed. Pirámide, capítulo 11 (p. 533-537).
- PINDYCK, R.S.; RUBINFELD, D.L. (2000): Econometría. Modelos y pronósticos, McGraw-Hill, capítulo 11 (p. 312-349).
- WOOLDRIDGE, J.M. (2005): Introducción a la Econometría, Thomson, capítulo 7 (p. 243-280).
- ESTEBAN, M.V. y otros (2009): Análisis de regresión con Gretl, Universidad del País Vasco, capítulo 7 (p.117-133).
TEMA 5- AMPLIACIÓN DEL MODELO LINEAL BÁSICO
- PÉREZ, R.; LÓPEZ, A.J. (1997): Análisis de datos económicos II. Métodos inferenciales, Ed. Pirámide, capítulo 11 (p. 543-574).
- PULIDO, A., PÉREZ, J. (2001): Modelos Econométricos. Ed. Pirámide; capítulo 12 (p. 535-590).
- TRÍVEZ, F.J. (2004): Introducción a la Econometría. Ed. Pirámide, capítulos 7 (p. 445-561) y 8 (p. 567-670).
- WOOLDRIDGE, J.M. (2005): Introducción a la Econometría, Thomson, capítulos 8 (p. 285-318) y 9 (p. 319-354).
- ESTEBAN, M.V. y otros (2009): Análisis de regresión con Gretl, Universidad del País Vasco, capítulos 5 (p.95-106) y 6 (p.107-116)
- PÉREZ, C. (2006): Problemas resueltos de Econometría, Thomson, capítulo 2 (p.49-63).
TEMA 6- MODELOS MULTIECUACIONALES
- PINDYCK, R.S.; RUBINFELD, D.L. (2000): Econometría. Modelos y pronósticos, McGraw-Hill, capítulo 12 (p. 351-373).
- PULIDO, A., PÉREZ, J. (2001): Modelos Econométricos. Ed. Pirámide; capítulos 4 (p. 143-171) y 5 (p. 200-220).
- WOOLDRIDGE, J.M. (2005): Introducción a la Econometría, Thomson, capítulo 16 (p. 587-615).
- PÉREZ, C. (2006): Problemas resueltos de Econometría, Thomson, capítulo 6 (p.265-278).
Bibliografía básica
- COTTRELL A.; LUCHETTI, R. (2005): Guía del usuario de Gretl, http://gretl.sourceforge.net/gretl_espanol.html#man
- ESTEBAN, M.V. y otros (2009): Análisis de regresión con Gretl, Universidad del País Vasco,http://ocw.ehu.es/ciencias-sociales-y-juridicas/analisis-de-regresion-con-greti/
- GREENE, W.H. (1998): Análisis Econométrico, Ed. Prentice Hall.
- PÉREZ, R.; LÓPEZ, A.J. (1997): Análisis de datos económicos II. Métodos inferenciales, Ed. Pirámide.
- PULIDO, A., PÉREZ, J. (2001): Modelos Econométricos. Ed. Pirámide.
- RAMANATHAN, R. (2002), Introductory Econometrics with Applications, Harcourt College Publisher
- WOOLDRIDGE, J.M. (2005): Introducción a la Econometría. Un enfoque moderno. Ed. Thomson.
- PINDYCK, R.S.; RUBINFELD, D.L. (2000): Econometría. Modelos y pronósticos, McGraw-Hill.
- THOMAS, L. (1997): Modern Econometrics: An Introduction, Ed. Prentice Hall.
- TRÍVEZ, F.J. (2004): Introducción a la Econometría. Ed. Pirámide.
- URIEL, E.; CONTRERAS, D.; MOLTÓ, M.L.; PEIRÓ, A. (1990): Econometría. El modelo lineal. Ed. AC.
Bibliografía complementaria
- ADKINS, L.C. (2010): Using Gretl for Principles of Econometrics, 3rd Edition, http://www.learneconometrics.com/gretl/ebook.pdf
- ALEGRE, J. y otros (1995): Ejercicios y Problemas de Econometría, Ed. AC.
- ALONSO, A.; FERNÁNDEZ, J.; GALLASTEGUI, I. (2004): Econometría, Pearson Prentice Hall.
- ESTEBAN, M.V. (2008): Análisis Econométrico, Sarriko On, Universidad del País Vasco, http://www.sarriko-online.com/cas/fichas/2008/04-08.pdf
- ESTEBAN, M.V. y REGULEZ, M. (2010): Análisis de datos: un enfoque econométrico, Sarriko On, Universidad del País Vasco, http://www.sarriko-online.com/cas/fichas/2010/04-10.pdf
- FERNÁNDEZ, A.I. y otros (1995): Ejercicios de Econometría, Ed. Mc.Graw-Hill.
- GRIFFITHS, W.E.; CARTER, R.; JUDGE, G.G. (1993): Learning and Practicing Econometrics, John Wiley & Sons, Inc.
- GUJARATI, D. (1997): Econometría, Ed. McGraw-Hill.
- MADDALA, G.S. (1996): Introduction to Econometrics, MacMillan.
- MARTÍN, G.; LABEAGA, J.M.; MOCHÓN, F. (1997): Introducción a la Econometría, Prentice Hall.
- PENA, B. y otros (1999): Cien Ejercicios de Econometría, Ed. Pirámide.
- PÉREZ, C. (2006): Problemas resueltos de Econometría, Thomson.
- REGULEZ, M. (2010): Ecuaciones simultáneas con aplicaciones a Gretl, Sarriko On, Universidad del País Vasco http://www.sarriko-online.com/cas/fichas/2008/05-08.pdf
| | | | [[evaluacion]]
- La evaluación de la asignatura se lleva a cabo de acuerdo con la metodología anteriormente descrita, a partir de tres criterios:
- Trabajo en equipo (30%)
- Cuestiones de seguimiento (20%)
- Examen final (50%)
El trabajo en equipo (con un peso del 30%) se desarrolla a lo largo del cuatrimestre y consiste en la especificación, estimación y contraste de un modelo econométrico elegido por el propio equipo, que consta de 3 o 4 estudiantes. Dado el elevado número de trabajos se programan las exposiciones a lo largo del cuatrimestre, reservando para tal fin los 20-30 minutos finales de las clases y antes de la fecha del examen los equipos deben entregar el informe final, acompañado del correspondiente archivo de trabajo.
Las cuestiones de seguimiento (cuyo peso sobre la calificación final es del 20%) se realizan a lo largo del cuatrimestre y permiten conocer el nivel de asimilación de los contenidos por parte de los estudiantes. Una vez corregidas las cuestiones cada estudiante puede acceder a su calificación y los errores más habituales se hacen públicos tanto en clase como en el campus virtual para que los estudiantes traten de evitarlos en el futuro.
Por último, el examen final tiene un peso del 50% y contiene tanto cuestiones teóricas como problemas similares a los realizados en las clases prácticas de tablero y con soporte informático.
En términos generales los resultados obtenidos son satisfactorios, ya que las tasas de éxito de la asignatura son superiores a la media del departamento, del campus y del conjunto de la Universidad. Además, el sistema de evaluación continua aplicado supone un incremento significativo de la proporción de aprobados con respecto al examen final.
Además, se han realizado encuestas online para conocer la opinión de los estudiantes sobre distintos aspectos de la asignatura y los resultados se resumen a continuación:
|
Tema
|
Nivel de dificultad
|
|
Muy Fácil
|
Fácil
|
Medio
|
Difícil
|
|
T1: Modelos econométricos
|
11%
|
68%
|
16%
|
|
|
T2: El modelo lineal simple
|
|
29%
|
57%
|
14%
|
|
T3: El modelo lineal básico
|
|
6%
|
69%
|
25%
|
|
T4: Modelos con variables cualitativas
|
|
46%
|
31%
|
15%
|
|
T5: Ampliaciones del modelo lineal básico
|
|
|
53%
|
47%
|
|
T6: Modelos multiecuacionales
|
|
27%
|
55%
|
18%
|
|
Prácticas con soporte informático (Gretl)
|
5%
|
40%
|
50%
|
5%
|
|
Trabajo en equipo
|
|
15%
|
50%
|
25%
|
|
Cuestiones de seguimiento
|
|
29%
|
64%
|
7%
|
|
Examen final
|
|
7%
|
57%
|
26%
|
| | | | [[calendario]]
- La programación semanal de actividades de la asignatura es la siguiente:
| Semana
|
Clases presenciales
|
Trabajo personal
|
| 1
|
Presentación de la asignatura
Tema 1.-Modelos econométricos
Presentación programa Gretl
|
Consulta de materiales
|
| 2
|
Tema 2.- El modelo lineal simple
Prácticas Temas 1 y 2
|
Organización de equipos y temas de trabajo
Consulta de materiales temas 1 y 2
|
| 3
|
Tema 2: contenidos teóricos y prácticos
Estimación de modelos simples con Gretl
|
Propuestas de trabajos en equipo
|
| 4
|
Tema 3: El modelo lineal básico
Especificación y estimación del modelo en notación matricial
|
Propuestas de trabajos en equipo
Consulta de materiales tema 3
|
| 5
|
Tema 3: Estimación y contraste de modelos
|
Consulta de materiales y prácticas tema 3
Comentarios sobre la cuestión de seguimiento 1
|
| 6
|
Tema 3: validación y predicción
|
Comentarios sobre propuestas de trabajos
|
| 7
|
Tema 3: Realización de predicciones con Gretl
|
Cuestión de seguimiento 2
Elaboración de base de datos para el trabajo
|
| 8
|
Tema 4.- Modelos con variables cualitativas
Inclusión de variables cualitativas con Gretl
|
Consulta de materiales y prácticas tema 4
Propuestas de exposición de trabajos
|
| 9
|
Tema 5.- Ampliación del modelo lineal básico
|
Comentarios sobre la cuestión de seguimiento 2
Consulta de materiales y prácticas tema 5
Propuestas de exposición de trabajos
|
| 10
|
Tema 5: contrastes sobre el modelo
|
Cuestión de seguimiento 3
Exposiciones de trabajos
|
| 11
|
Tema 5: Heterocedasticidad y autocorrelación
|
Exposiciones de trabajos
|
| 12
|
Tema 5: Cambios estructurales: detección y solución
Resolución de supuestos con Gretl
|
Comentarios sobre la cuestión de seguimiento 3
Consulta de materiales y prácticas tema 5
Exposiciones de trabajos
|
| 13
|
Tema 6.- Modelos multiecuacionales
Identificación de modelos
|
Exposiciones de trabajos
Elaboración de informes
Cuestión de seguimiento 4
|
| 14
|
Tema 6: Estimación de modelos multiecuacionales
Casos de estudio con Gretl
Valoración del curso
Preparación de examen final: dudas sobre exámenes de cursos previos y errores frecuentes
|
Consulta de materiales y prácticas tema 6
Exposiciones de trabajos
Elaboración de informes
Resolución de exámenes de cursos previos
|
| | | | [[otrosrecursos]]
| | | | [[profesores]]
-
|
Ana J. López
(anaj@uniovi.es)
|
- Es Profesora Titular de Universidad y su docencia abarca asignaturas de Estadística, Econometría y Series temporales.
- Es autora de los manuales Análisis de datos económicos I: Métodos descriptivos, Análisis de datos económicos II: Métodos inferenciales e Introducción a la Estadística Económica, así como de numerosas publicaciones relativas a la innovación educativa y el e-learning.
- En el ámbito investigador es autora de diversos artículos publicados en revistas de impacto, ha dirigido seis tesis doctorales y ha participado en numerosos proyectos de investigación.
|
|
Rigoberto Pérez
(rigo@uniovi.es)
|
- Es Catedrático de Universidad y su amplia experiencia docente incluye asignaturas de Estadística Econometría y Series temporales tanto en primer y segundo ciclo como en doctorados y másteres.
- Es autor de varios libros de texto (Nociones Básicas de Estadística, Análisis de datos económicos I: Métodos descriptivos, Análisis de datos económicos II: Métodos inferenciales, Introducción a la Estadística Económica) y del software docente ADE+, así como de numerosas publicaciones relativas a la innovación educativa y el e-learning.
- También ha sido Director de Area de Innovación de la Universidad de Oviedo (2000-2006) y Director del Campus Virtual Compartido del grupo G9 (2004-2006).
- En el ámbito investigador es autor de diversas publicaciones en revistas de impacto y ha dirigido numerosas tesis doctorales y proyectos de investigación, generalmente referidos a la predicción económica y al análisis de la desigualdad.
|
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Blanca Moreno
(morenob@uniovi.es)
|
- Es Contrada Doctor de Universidad su docencia abarca asignaturas de Estadística y Econometría en estudios de licenciatura y de tercer grado. Ha participado en varios proyectos de innovación docente dirigidos a la incorporación de materiales docentes on-line y a su adecuación en el marco del Espacio Europeo de Educación Superior.
- En el ámbito investigador su interés se centra en la predicción económica y el análisis regional, ha participado en numerosos proyectos de investigación y sus principales resultados han sido publicados en diversas revistas de impacto.
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