Última actualización: 20/05/2019


Curso Académico: 2019/2020

Econometría I
(16857)
Titulación: Máster Universitario en Análisis Económico (68)
Escuela de Economía y Ciencia Política


Coordinador/a: ESCANCIANO REYERO, JUAN CARLOS

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Economía

Tipo: Obligatoria
Créditos: 9.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Materias que se recomienda haber superado
Cálculo, Álgebra Lineal y Estadística al nivel de Grado en Economía.
Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.
Este curso proporciona los conocimientos básicos en probabilidad y estadística para el curso Econometrics II así como para el resto de los cursos cuantitativos del programa de doctorado. El curso asume que el estudiante tiene conocimientos de cálculo, álgebra y estadística necesarios para cursos de estadística a nivel de grado. Al final del curso se espera que el estudiante haya adquirido las herramientas de probabilidad y estadística necesarias para leer artículos de investigación en revistas profesionales.
Descripción de contenidos: Programa
PARTE I: TEORÍA DE PROBABILIDAD 1.- Espacios probabilísticos y elementos aleatorios 2.- Integración y diferenciación 3.- Distribución y sus características 4. - Esperanza condicional 5.- Teoremas asintóticos PART II: INFERENCIA ESTADÍSTICA 1.- Población, muestra y momentos 2.- Inferencia estadística 3.- Criterios asintóticos e inferencia 4.- Estimación en modelos paramétricos 5.- Contrastes de hipótesis PART III: MODEL LINEAL 1. Modelos para relaciones lineales y no lineales 2. Inferencia en muestras finitas usando MCO y MV 3. Inferencia asintótica 4. Identificación y errores de especificación 5. Estimación GMM/IV
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Actividades formativas Clase teórica Clases prácticas Listas de problemas Trabajo individual del estudiante Tutorías Metodologías docentes Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. Clases prácticas con resolución de ejercicios y problemas que ilustran la teoría y permiten estudiar casos particulares y pequeñas extensiones. Conjuntos de problemas para resolver en casa de forma individual que ayudan a sistematizar el estudio de la asignatura y repasar conceptos fundamentales.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 55
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 45
Bibliografía complementaria
  • Amemiya T.. Advanced Econometrics. Harvard University Press. (1985)
  • Ash, R.. Probability and Measure Theory. Academic Press.. (2000),2nd Edition.
  • Bickel, P.J. and K.A. Doksum. Mathematical Statistics, vol. 1,2.. Prentice-Hall.. (2001)
  • Bierens, H.. Introduction to the Mathematical and Statistical Foundations of Econometrics.. Cambridge.. (2004)
  • Casella, R.and J. Berger. Statistical Inference,. Duxburry.. (2002)2nd Edition.
  • Chow, Y.S. and H. Teicher. Probability Theory,. Springer. (1997)
  • Cramer, H.. Mathematical Methods of Statistics.. Princeton.. (1946)
  • Davidson, J.. Stochastic Limit Theory. Oxford Economic Press.. (1994)
  • Davidson, R. and J.M. Makinnon. Estimation and Inference in Econometrics,. Oxford University Press.. (1993)
  • Dhrymes, P.J.. Mathematics for Econometrics.. Springer.. (2000)
  • Fuller, W.. Introduction to Statistical Time Series. Wiley. (1996) 2nd Edition.
  • Gourieroux C. and A. Monfort. Statistics and Econometric Models Vol. 1 and 2. Cambridge . University Press. (1995)
  • Greene W.. Econometric Analysis. Pearson -Prentice Hill. (1997)
  • Jacod, J. and P. Protter. Probability Essentials.. Springer.. (2003) 2end Edition,
  • Johnson J. and J. Dinardo. Econometric Methods. MacGraw-Hill. (1997)
  • Lehman, E.L.. Elements of Large-Sample Theory,. Springer. (2004)
  • Lehman, E.L. and Casella, G.. Theory of Point Estimation. Springer. (2001)
  • Lehman, E.L. and Romano, J.R.. Testing Statistical Hypothesis. Springer.. (2005)
  • Mittelhammer, R.. Mathematical Statistics for Economics and Business.. Springer-Verlag.. (1992)
  • Mittelhammer, R.C., G.G. Judge and D.J. Miller. Econometrics Foundations, Cambridge.. University Press.. (2000)
  • Mood, A., F. Graybill., and D. Boes. Introduction to the Theory of Statistics. McGraw Hill.. (1974)
  • Rao, C.R.. Linear Statistical Inference and its Applications. Wiley.. (1973)
  • Rohatgi,V. Statistical Inference.. Dover. (1984)
  • Ruud P. (2000). An introduction to Classical Econometric Theory. Oxford University Press.. (2000)
  • Serfling, R.. Approximation Theorems of Mathematical Statistics.. Wiley. (1980)
  • White, H.. Asymptotic Theory for Econometricians.. Academic Press.. (1984)

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.