Última actualización: 18/05/2022


Curso Académico: 2022/2023

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:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Cálculo, Álgebra Lineal y Estadística al nivel de Grado en Economía.
Objetivos
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.
Competencias y resultados del aprendizaje
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
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • Hayashi, F.. Econometrics.. Princeton University Press.. (2000)
  • Shao, J.. Mathematical Statistics.. Springer. (2003)
  • Shao, J.. Mathematical Statistics: Exercises and Solutions.. Springer.. (2005)
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
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)
Contenido detallado de la asignatura o información adicional para TFM
(*) El acceso a algunos recursos electrónicos puede estar restringido a los miembros de la comunidad universitaria mediante su validación en campus global. Si esta fuera de la Universidad, establezca una VPN


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