Econometría (2008)
Diagrama de temas
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Profesores
José Luis Gallego Gómez
Departamento de Economía
En esta asignatura se introducen los fundamentos del análisis econométrico clásico y el arte de la construcción de modelos econométricos.
Palabras Clave de la Asignatura
Fundamentos del Análisis Económico, Estadística e Investigación Operativa, Heterocedasticidad, Regresores deterministas, Economía Financiera y Contabilidad, Multicolinealidad, Inferencia Estadística, Economía Aplicada, Autocorrelación, Álgebra matricial
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Datos identificativos de la Asignatura
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Titulación: Licenciatura en Administración y Dirección de Empresas
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Área de conocimiento: Economia
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Asignatura: Econometría (2008)
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Código:
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Tipo: Troncal
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Carácter: Cuatrimestral
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Curso: Segundo
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Número de créditos (plan renovado):
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Profesorado: José Luis Gallego Gómez
Programa de la asignatura
Descripción General de la Asignatura
Asignatura troncal de 9 créditos en la Licenciatura en Administración y Dirección de Empresas y la Licenciatura en Economía. Se imparten 90 horas de clase (60 de teoría y 30 de laboratorio) en dos cuatrimuestres de 15 semanas. Siguiendo un enfoque esencialmente práctico se introducen los fundamentos del análisis econométrico clásico y el arte de la construcción de modelos econométricos. En concreto, los contenidos de la asignatura son los siguientes:
1, El modelo lineal general: formulación, estimación, contraste de hipótesis, diagnosis y predicción.
2. Consecuencias, detección y tratamiento de autocorrelación, heterocedasticidad, multicolinealidad, endogeneidad y otros errores de especificación.
3. Construcción y uso de modelos ARIMA.
4. Modelos de ecuaciones simultáneas.
Objetivos:
I. Conocimientos
El estudiante aprenderá (1) métodos econométricos clásicos y modernos, (2) la utilidad y limitaciones de los mismos en la contrastación y reformulación de teorías económicas y (3) distintas metodologías econométricas en la construcción de modelos y en el análisis de datos económicos.
II. Capacidades
El alumno estará capacitado para (1) identificar y aplicar los métodos econométricos apropiados en la resolución de problemas económicos reales, (2) construir, interpretar, criticar y usar modelos econométricos, (3) analizar datos económicos y (4) manejar de programas econométricos y otras aplicaciones informáticas.
III. Actitudes
El estudiante desarrollará una actitud crítica como base para el aprendizaje científico derivado de la confontración de la teoría económica con los datos económicos reales.
Material docente
En el presente curso se incluyen apuntes detallados y completos sobre el programa presentado, así como bibliografía, ejercicios, prácticas con ordenador, exámenes de años anteriores ejercicios y enlaces a programas econométricos.
Programa
1. ¿Qué es la econometría? Definición. Relaciones entre variables. Tipos de datos. Modelos econométricos. Metodología econométrica. Formulación del modelo lineal general.
2. Mínimos cuadrados ordinarios. Ecuaciones normales en notación sumatoria y matricial. Propiedades numéricas del método de mínimos cuadrados. Bondad de ajuste. Regresión particionada. Datos centrados. Correlación simple, múltiple y parcial. Caso especial: regresión lineal simple.
3. El modelo clásico. Supuestos básicos. Estimación de la varianza de las perturbaciones. Propiedades estadísticas del estimador de mínimos cuadrados ordinarios y teorema de Gauss-Markov. Propiedades estadísticas del estimador de la varianza de las perturbaciones.
4. Inferencia estadística. Contraste de hipótesis: conceptos básicos; distribuciones muestrales; el constraste t; el contraste F; análisis de varianza; intervalos y regiones de confianza; intervalos de confianza. La hipótesis lineal general. Mínimos cuadrados restringidos. Predicción puntual y por intervalo de una observación. Predicción de varias observaciones. Medidas de acuracidad predictiva.
5. Errores de especificación. Introducción. Omisión de variables relevantes. Inclusión de variables irrelevantes. Error de especificación de la forma funcional. Contraste RESET de Ramsey.
6. Multicolinealidad. Introducción. Naturaleza de la multicolinealidad. Estimación en los casos de multicolinealidad perfecta e imperfecta. Consecuencias teóricas y prácticas de la multicolinealidad. Formas de detección. Remedios.
7. Regresores deterministas. Variables explicativas ficticias: test de cambio estructural, análisis de varianza, análisis de covarianza. Tendencia y estacionalidad.
8. Análisis de series temporales. Procesos estocásticos estacionarios. Funciones de autocorrelación simple y parcial. Proceso lineal general. Procesos autorregresivos. Procesos de medias móviles. Procesos no estacionarios. Predicción con modelos ARIMA.
9. Mínimos cuadrados generalizados. Perturbaciones no esféricas: autocorrelación y heterocedasticidad. Propiedades del estimador de Mínimos Cuadrados Ordinarios. El estimador de Mínimos Cuadrados Generalizados: propiedades. Bondad de ajuste. Contraste de la hipótesis lineal general. Predicción. Mínimos Cuadrados Generalizados Factibles. El estimador de Newey-West de la matriz de varianzas y covarianzas. El estimador de máxima verosimilitud.
10. Autocorrelación. Autocorrelación pura e impura. Detección de autocorrelación. Métodos gráficos: gráfico temporal, diagramas de dispersión, funciones de autocorrelación muestral simple y parcial. Contrastes formales: Durbin-Watson, Breusch-Godfrey y Ljung-Box. Tratamiento de la autocorrelación: autocorrelación conocida, perturbaciones AR(1); autocorrelación desconocida, procedimiento de Cochrane-Orcutt y estimación máximo verosímil. Predicción en modelos con perturbaciones autocorrelacionadas.
11. Heterocedasticidad. Heterocedasticidad pura e impura. Detección de heterocedasticidad: métodos gráficos: gráfico temporal y diagramas de dispersión; contrastes formales: Goldfeld y Quandt, Breush y Pagan/Godfrey, White, razón de verosimilitudes. Tratamiento de la heterocedasticidad: heterocedasticidad conocidada: mínimos cuadrados ponderados; heterocedasticidad desconocida: mínimos cuadrados ponderados factibles, estimador de White de la matriz de covarianzas del estimador de mínimos cuadrados ordinarios.
12. Regresores estocásticos. Exogeneidad y endogeneidad: propiedades estadísticas del estimador de mínimos cuadrados. Variables instrumentales. Aplicaciones del estimador de variables instrumentales: modelos con endogeneidad.
13. Ecuaciones simultáneas. Forma estructural y forma reducida. El problema de identificación. Condiciones de orden y condiciones de rango. Procedimientos de estimación con información limitada: mínimos cuadrados indirectos, mínimos cuadrados en dos etapas, máxima verosimilitud. Procedimientos de estimación con información completa: mínimos cuadrados en tres etapas, máxima verosimilitud con información completa. Sistemas de ecuaciones aparentemente no relacionadas. Sistemas recursivos.
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Bibliografía Básica
- Gallego, J.L. (2008) Apuntes de Econometría. Departamento de Economía. Universidad de Cantabria. http://ocw.unican.es/
- Gujarati, D.N. (2003) Econometría (4 ed.). McGraw-Hill.
- Maddala, G.S. (2002) Introduction to Econometrics (3er ed.). John Wiley & Sons.
- Studenmund, A.H. (2005) Using Econometrics: A Practical Guide (5th ed.) Addison Wesley.
- Wooldridge, J. (2006) Introducción a la Econometría: un enfoque moderno (2ª ed). Thompson Paraninfo.
Bibliografía complementaria
- Davidson, R. y Mackinnon, J. (2004) Econometric Theroy and Methods. Oxford University Press
- Dougherty, C. (2006) Introduction to Econometrics (3rd ed.). Oxford University Press
- Greene, W.H. (2007) Econometric Analysis (6th ed.). Prentice Hall Inc.
- Hill, R.C., Griffiths, W.W, Lim, G.C. (2008) Principles of Econometrics (3rd ed.) John Wiley & Sons.
- Johnston, J. Y Dinardo, J. (2001). Métodos de Econometría (3ª ed.). Vicens Universidad.
- Novales, A. (1993). Econometría. Segunda Edición. McGraw Hill.
- Stock, J.H. y Watson, M.W. (2006) Introduction to Econometrics (2nd ed.). Pearson Education
- Wooldridge (2008) Introductory Econometrics: A Modern Approach (4th ed.). South Western Educational Publishing
Ejercicios de Econometría
- Aznar, A., García-Ferrer, A., Martín, A. (1994). Ejercicios de Econometría I y II. Ed. Pirámide.
- Berndt, E.R. (1996) The practice of econometrics: classic and contemporary. Addison Wesley.
- Fernández, A.., Gonzalez, P., Regulez, M., Moral, P., Esteban, V,, y (2005). Ejercicios de Econometría. Schaum.
- Lott, W.F. and Ray, S.C. (1992). Applied econometrics. The Dryden Press.
- Pena, J.B., Estavillo, J.A., Galindo, M.E., Leceta, M.J. y Zamora, M.M. (1999). Cien ejercicios de econometría. Pirámide.
- Salvatore, D. y Reagle, D. (2001) Statistics and econometrics (2nd ed.) Schaum's Outlines
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- MC-F-001. Tema 1. ¿Qué es la econometría?
- MC-F-002. Tema 2. Mínimos cuadrados ordinarios
- MC-F-003. Tema 3. Modelo clásico
- MC-F-004. Tema 4. Inferencia estadística
- MC-F-005. Tema 5. Errores de especificación
- MC-F-006. Tema 6. Multicolinealidad
- MC-F-007. Tema 7. Regresores deterministas
- MC-F-008. Tema 8. Análisis de series temporales
- MC-F-009. Tema 9. Mínimos cuadrados generalizados
- MC-F-010. Tema 10. Autocorrelación
- MC-F-011. Tema 11. Heterocedasticidad
- MC-F-012. Tema 12. Regresores estocásticos
- MC-F-013. Tema 13. Ecuaciones simultáneas
- MC-F-014. Apéndice I. Algebra matricial
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Para la realización de las prácticas se precisa el software Empiricus. Descargar aquí
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Método de Evaluación
Al comienzo de cada cuatrimestre, el alumno comunicará al profesor el método de evaluación que quiere seguir. Puede optar por evaluación tradicional o evaluación continua.
I. Evaluación Tradicional
El estudiante que no pueda asistir regularmente a clase podrá (1) examinarse por parciales en las convocatorias de febrero y junio o (2) examinarse de toda la materia en las convocatorias de junio y septiembre. Los exámenes se evaluarán de cero a diez, siendo cuatro la nota mínima para hacer la media de los parciales, y cinco la nota mínima para aprobar la asignatura es 5. El estudiante que obtenga una nota inferior a cuatro en el primer parcial, podrá examinarse de toda la materia en junio y septiembre.
II. Evaluación continua
Se realiza del siguiente modo:
1. Participación en clase (10%). Las clases de Econometría están diseñadas para estimular la participación del estudiante y crear un hábito de estudio. El estudiante leerá los apuntes antes de que los temas correspondientes se expliquen en clase y responderá a las cuestiones que le plantee el profesor durante la exposición de los mismos. También resolverá en la pizarra algunos de los ejercicios propuestos.
2. Trabajo en equipo (20%). Los estudiantes prepararán los capítulos 6, 7, 12 y 13 del programa y presentarán estos temas en las clases de teoría.
3. Trabajo práctico individual (30%). El estudiante realizará, con el visto bueno del profesor, un proyecto de econométría que consistirá en la estimación de un modelo econométrico usando datos económicos reales. El desarrollo del proyecto se ajustará a las indicaciones periódicas del profesor y los resultados correspondientes se irán publicando en las páginas web personales.
Controles (50%). Cada tres capítulos se realizarán un breve examen de 20 minutos.
Las calificaciones obtenidas en cada prueba evaluable se promediarán siempre y cuando la calificación mínima sea cuatro. La calificación mínima para superar la asignatura es cinco. Los alumnos que no superen la evaluación continua, pueden presentarse a la evaluación tradicional.
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Puede descargarse aquí la Guía de Aprendizaje en formato pdf.
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José Luis Gallego Gómez
Profesor Titular de Universidad
Departamento de Economía
Edificio Interfacultativo