Última actualización: 25/04/2019


Curso Académico: 2019/2020

Métodos de estadística avanzada
(16644)
Titulación: Doble Grado en Estudios Internacionales y Ciencias Políticas (320)


Coordinador/a: MOLINA PERALTA, ISABEL

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Optativa
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Materias que se recomienda haber superado
Estadística para las Ciencias Sociales I: Introducción a la Estadística Estadística para las Ciencias Sociales II: Técnicas multivariantes
Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.Más información en este enlace
COMPETENCIAS BÁSICAS Y GENERALES CG1 - Conocer la realidad económica, jurídica, política y social desde una perspectiva comparada. CG3 - Conocer las técnicas de investigación cuantitativas o cualitativas y capacidad de discernir cuál es la adecuada a aplicar en el campo de las Ciencias Sociales. CG4 - Ser capaz de gestionar información, identificar, organizar y analizar información relevante de forma crítica y sistemática en el contexto de las relaciones internacionales. CG5 - Ser capaz de debatir y formular razonamientos críticos, empleando para ello terminología precisa y recursos especializados, sobre los fenómenos internacionales y globales, utilizando tanto los conceptos y conocimientos de las diferentes disciplinas como las metodologías de análisis, paradigmas y conceptos de las Ciencias Sociales. CG6 - Ser capaz de aplicar el método científico a las preguntas sociales, políticas y económicas que plantea la sociedad globalizada; así como para plantear un problema en este ámbito, identificando una posible explicación o solución, y un método para contrastarla interpretando cuidadosamente los datos. CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio CB2 - Que los estudiantes sepan 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 CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía TRANSVERSALES CT1 - Capacidad de comunicar los conocimientos oralmente y por escrito, ante un público tanto especializado como no especializado. CT2 - Capacidad de establecer una buena comunicación interpersonal y de trabajar en equipos multidisciplinares e internacionales. CT3 - Capacidad de organizar y planificar su trabajo, tomando las decisiones correctas basadas en la información disponible, reuniendo e interpretando datos relevantes para emitir juicios dentro de su área de estudio. CT4 - Motivación y capacidad para dedicarse a un aprendizaje autónomo de por vida, que les permita adaptarse a nuevas situaciones. ESPECÍFICAS CE8 - Conocer la estructura de los mercados y el impacto de la intervención pública en ellos CE9 - Conocer y comprender la relevancia del progreso tecnológico en el desarrollo económico y social. CE10 - Comprender los elementos diferenciadores de los problemas internacionales en función del grado de desarrollo de un país. CE13 - Conocer los principios del análisis coste-beneficio y su aplicación a problemas básicos CO2 Conocer los principales riesgos macroeconómicos así como el contexto internacional CO3 Capacidad para analizar y entender la forma organizativa y la toma de decisiones de una empresa teniendo en cuenta su contexto económico y regulatorio tanto doméstico como internacional. RESULTADOS DE APRENDIZAJE · Conocimientos aplicados para la construcción de modelos que analicen las relaciones causales entre variables. · Conocimientos aplicados para la construcción de modelos en los que se contrasten hipótesis y sirvan para formular predicciones. · Conocimientos aplicados que permitan evaluar y criticar diferentes enfoques para tratar un problema práctico de inv
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción 2. Teoría de muestras. 2.1. Métodos de selección de la muestra 2.2. Estimación de indicadores socio-políticos basados en encuestas 3. Análisis de datos de panel: modelos con efectos fijos 3.1. Ajuste de modelos y predicción 3.2. Análisis de indicadores socio-políticos en base a datos de panel 4. Análisis de datos de panel: modelos con efectos aleatorios 4.1. Ajuste de modelos y predicción 4.2. Análisis de indicadores socio-políticos en base a datos de panel 5. Heterocedasticidad y correlación serial en datos de panel. 5.1. Modelos con heteroscedasticidad 5.2. Modelos con correlación serial 6. Evaluación de efectos de intervenciones públicas 6.1. Modelización de los efectos de intervenciones públicas. 6.2. Causalidad.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Las competencias serán adquiridas por los alumnos a través de lecciones magistrales, realización de un proyecto, clases prácticas con ordenador y resolución de problemas.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 60
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 40
Bibliografía básica
  • Arellano, M.. Panel Data Econometrics. OUP Oxford. 2003
  • Azorín, F. y Sánchez-Crespo, J.L.. Métodos y Aplicaciones del Muestreo. Alianza. 1986
  • Baltagi, B.H.. Econometric Analysis of Panel Data. John Wiley & Sons Inc. 2013
  • Biorn, E.. Econometrics of Panel Data: Methods and Applications. OUP Oxford. 2016
  • Cochran, W. . Sampling Techniques, 3rd Edition. John Wiley.. 1977
  • Lohr, S.. Sampling: Design and Analysis. Duxbury. 1999
  • Scheaffer, R.L., Mendenhall, W. y Ott, L.. Elementos de Muestreo. Duxbury. 2007
  • Tillé, Y.. Sampling Algorithms. Springer. 2002
  • Wooldridge, J.M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. The MIT Press. 2010

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.