Última actualización: 05/07/2020


Curso Académico: 2020/2021

Introducción a la Econometría
(16528)
Titulación: Grado en Filosofía, Política y Economía (283)


Coordinador/a: DELGADO GONZALEZ, MIGUEL ANGEL

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Economía

Tipo: Obligatoria
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Materias que se recomienda haber superado
Matemáticas para la Economía I Matemáticas para la Economía II Estadística I Estadística II Principios de Economía Microeconomía
Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.Más información en este enlace
This course offers an introduction to data analysis in Social Science with the assistance of the multiple regression model. The emphasis is on the interpretation of the model and the application of statistical inference techniques to solve relevant practical problems. The course discusses in detail how to make inferences under non-standard situations, relevant in Social Sciences, due to the nature of the variables in the model (qualitative, transformed to allow nonlinear relations or non-observable,) or to the nature of data. The rigorous formal justification of the applied statistical inference techniques is out of the scope of this course. The background in Probability, Statistics, Algebra and Calculus offered in Mathematics I & II and Statistics I & II is more than enough for this course. A very important aspect of the course consists of using Econometrics software packages. The most used in class is GRETL, but we also use E-Views. It is essential that the student has a personal computer with at least GRETL installed. The midterms exams, and possibly the final, require using GRETL. Students must attend all classes, both magistral and reduced, with their personal computers. At the end of the course, the student will acquire a good working knowledge on the interpretation of the linear regression model, discriminating between alternative specifications by means of statistical inference, and using GRETL for estimation and hypothesis testing.
Descripción de contenidos: Programa
Este curso ofrece una introducción al análisis de datos en Ciencias Sociales mediante el modelo de regresión lineal múltiple. Se enfatiza la interpretación del modelo y la aplicación de técnicas de inferencia estadística sobre el mismo con el objeto de resolver casos relevantes en la práctica. El curso discute con detalle la realización de inferencias en circunstancias no estándar, de especial relevancia en Ciencias Sociales, provocadas por la naturaleza de las variables utilizadas en el modelo (cualitativas, transformadas para permitir relaciones no-lineales o no-observables), o por la naturaleza de los datos. El curso sigue el texto de Stock y Watson (2012) capítulos 1 al 12. Este es el programa detallado de la asignatura: 1. La naturaleza de la Econometría y la naturaleza de los datos económicos (SW Cp. 1, 2 & 3) 2. El modelo de regresión simple (SW Cp. 4,5) 3. Análisis de regresión múltiple: estimación (SW. Cp. 6) 4. Análisis de regresión múltiple: inferencia (SW Cp. 7) 5. Regresión no-lineal utilizando regresión lineal múltiple (SW. Cp. 8) 6. Elección discreta (SW. Cp. 11) 7. Estimación por variables instrumentales y mínimos cuadrados en dos etapas (SW. Cp. 12)
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Los diferentes conceptos se discuten en el contexto de casos de estudio en Ciencias Sociales utilizando datos reales. El texto del curso es Stock & Watson (2012).
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 50
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 50
Bibliografía básica
  • Goldberger, A.S.. Introducción a la Econometría. Ariel. 2001
  • Greene, W.H.. Análisis Econométrico. Prentice Hall. 1998
  • Gujarati, D.N.. Econometría. McGraw-Hill. 2010
  • Stock, J.H. & M.W. Watson. Introduction to Econometrics. Addison Wesley. 2012
  • Wooldridge, J.M.. Introducción a la Econometría: un Enfoque Moderno. Paraninfo Thompson Learning. 2003
Bibliografía complementaria
  • Hayashi, F.. Econometrics. Princeton University Press. 2000
  • Wooldridge, J.M.. Econometric analysis of cross section and panel data . The MIT Press. 2009

El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.


Dirección web para más información: http://www.eco.uc3m.es/docencia/econometria/en_home.html