- Máster Universitario en Educación y Recursos Digitales (Elearning)
- Máster Universitario en Neuropsicología
- Máster Universitario en Psicopedagogía
- Máster Universitario en Dirección y Gestión de Centros Educativos
- Máster Universitario en Educación Inclusiva y Personalizada
- Máster Universitario en Psicología General Sanitaria
- Máster Universitario en Formación del Profesorado de Educación Secundaria, Bachillerato, Formación Profesional y Enseñanza de Idiomas
- Formación Pedagógica para el Acceso a la Profesión Docente de Formación Profesional
- Máster Universitario en Dirección y Administración de Empresas (MBA)
- Máster Universitario en Dirección Económico-Financiera
- Máster Universitario en Auditoría de Cuentas
- Máster Universitario en Dirección y Gestión Contable
- Máster Universitario en Marketing Digital y Redes Sociales
- Máster Universitario en Dirección Comercial y Marketing
- Máster Universitario en Asesoría Fiscal
- Máster Universitario en Práctica de la Abogacía y de la Procura
- Máster Universitario en Dirección y Gestión de Recursos Humanos
- Máster Universitario en Asesoría Jurídico-Laboral
- Máster Universitario en Prevención de Riesgos Laborales
- Máster Universitario en Análisis e Investigación Criminal
- Máster Universitario en Asesoría Jurídica de Empresas
Econometría
| Código de la asignatura | 1089 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
En esta asignatura de carácter obligatorio del grado en Economía se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de las resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en Economía y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas.
- Capacidad para comprender, analizar y sintetizar las diferentes situaciones y realidades económicas de tal forma que puedan desarrollar soluciones a los problemas que se planteen poniendo especial énfasis en el ámbito internacional.
- Capacidad de búsqueda y gestión de la información en las principales fuentes documentales relacionadas con la economía, desarrollando estrategias de análisis frente a la pluralidad de datos e informes que se encuentran en el mundo internacional, tanto a nivel empresarial como de instituciones públicas.
- Capacidades metodológicas orientadas a la organización y la planificación de actividades dentro del ámbito empresarial adaptadas al contexto desde el cual se demandan.
- Capacidad para la toma de decisiones en los ámbitos nacional e internacional y eventualmente adoptarlas.
- Desarrollo de estrategias lingüísticas tales como, la comunicación verbal y escrita para desarrollar el trabajo desde la profesionalidad, empleando el lenguaje técnico característico de la economía.
- Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos con la práctica habitual en el mundo de los negocios.
- Capacidad para aplicar los conocimientos específicos adquiridos en un entorno internacional.
- Habilidad para la búsqueda de información y preocupación por la actualización de los conocimientos.
- Capacidad para la divulgación de cuestiones económicas.
- Capacidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad para discriminar la información relevante sobre un problema contenido en los datos económicos.
- Capacidad creativa para elaborar un modelo econométrico útil para contrastar una determinada teoría económica.
- Capacidad de utilización de programas informáticos de modelización econométrica (Stata, E-Views, GRETL, etc.)
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Contrastar diferentes teorías económicas.
- Flexibilidad para desarrollar el trabajo en diferentes entornos internacionales y multiculturales, así como capacidad para afrontar situaciones estresantes en entornos de presión.
- Trabajo en equipo.
- Habilidades en las relaciones interpersonales.
- Habilidades de comunicación y negociación en diferentes contextos empresariales, tanto del ámbito nacional como internacional.
- Pensamiento analítico y deductivo.
- Usar el modelo de regresión lineal para analizar de forma cuantitativa relaciones causales entre variables económicas.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Presentación por el profesor, a través de la plataforma, de los temas que contiene el programa sobre la base de la documentación aportada y bibliografía complementaria: 1 créditos ECTS.
- Participaciones en foros y tutorías: 1 crédito ECTS.
- Realización en grupo de trabajos de carácter práctico y exposición de los mismos en el aula informática: 1 crédito ECTS.
- Realización de trabajos individuales sobre temas específicos de la materia a partir de un esquema previo, y seguimiento periódico a cargo del profesor: 1 crédito ECTS.
- Exámenes escritos: 2 créditos ECTS
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría estadística de las decisiones (I). Conceptos fundamentales y contrastes de hipótesis paramétricos. |
| Unidad 4. | Teoría estadística de las decisiones (II). Contrastes de hipótesis no paramétricos. |
| Unidad 5. | El Modelo de regresión lineal con dos variables (I). Hipótesis básicas, problemas de estimación e introducción del supuesto de normalidad. |
| Unidad 6. | El modelo de regresión lineal con dos variables (II). Estimación por intervalos y contrastes de hipótesis. |
| Unidad 7. | El Modelo de regresión lineal múltiple. Estimación e inferencia. |
| Unidad 8. | Violación de los supuestos del modelo clásico (I): multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 9. | Violación de los supuestos del modelo clásico (II): heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 10. | Violación de los supuestos del modelo clásico (III): autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |
Econometría
| Código de la asignatura | 1089 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
En esta asignatura de carácter obligatorio del grado en Economía se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de las resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en Economía y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas.
- Capacidad para comprender, analizar y sintetizar las diferentes situaciones y realidades económicas de tal forma que puedan desarrollar soluciones a los problemas que se planteen poniendo especial énfasis en el ámbito internacional.
- Capacidad de búsqueda y gestión de la información en las principales fuentes documentales relacionadas con la economía, desarrollando estrategias de análisis frente a la pluralidad de datos e informes que se encuentran en el mundo internacional, tanto a nivel empresarial como de instituciones públicas.
- Capacidades metodológicas orientadas a la organización y la planificación de actividades dentro del ámbito empresarial adaptadas al contexto desde el cual se demandan.
- Capacidad para la toma de decisiones en los ámbitos nacional e internacional y eventualmente adoptarlas.
- Desarrollo de estrategias lingüísticas tales como, la comunicación verbal y escrita para desarrollar el trabajo desde la profesionalidad, empleando el lenguaje técnico característico de la economía.
- Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos con la práctica habitual en el mundo de los negocios.
- Capacidad para aplicar los conocimientos específicos adquiridos en un entorno internacional.
- Habilidad para la búsqueda de información y preocupación por la actualización de los conocimientos.
- Capacidad para la divulgación de cuestiones económicas.
- Capacidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad para discriminar la información relevante sobre un problema contenido en los datos económicos.
- Capacidad creativa para elaborar un modelo econométrico útil para contrastar una determinada teoría económica.
- Capacidad de utilización de programas informáticos de modelización econométrica (Stata, E-Views, GRETL, etc.)
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Contrastar diferentes teorías económicas.
- Flexibilidad para desarrollar el trabajo en diferentes entornos internacionales y multiculturales, así como capacidad para afrontar situaciones estresantes en entornos de presión.
- Trabajo en equipo.
- Habilidades en las relaciones interpersonales.
- Habilidades de comunicación y negociación en diferentes contextos empresariales, tanto del ámbito nacional como internacional.
- Pensamiento analítico y deductivo.
- Usar el modelo de regresión lineal para analizar de forma cuantitativa relaciones causales entre variables económicas.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Presentación por el profesor, a través de la plataforma, de los temas que contiene el programa sobre la base de la documentación aportada y bibliografía complementaria: 1 créditos ECTS.
- Participaciones en foros y tutorías: 1 crédito ECTS.
- Realización en grupo de trabajos de carácter práctico y exposición de los mismos en el aula informática: 1 crédito ECTS.
- Realización de trabajos individuales sobre temas específicos de la materia a partir de un esquema previo, y seguimiento periódico a cargo del profesor: 1 crédito ECTS.
- Exámenes escritos: 2 créditos ECTS
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría estadística de las decisiones (I). Conceptos fundamentales y contrastes de hipótesis paramétricos. |
| Unidad 4. | Teoría estadística de las decisiones (II). Contrastes de hipótesis no paramétricos. |
| Unidad 5. | El Modelo de regresión lineal con dos variables (I). Hipótesis básicas, problemas de estimación e introducción del supuesto de normalidad. |
| Unidad 6. | El modelo de regresión lineal con dos variables (II). Estimación por intervalos y contrastes de hipótesis. |
| Unidad 7. | El Modelo de regresión lineal múltiple. Estimación e inferencia. |
| Unidad 8. | Violación de los supuestos del modelo clásico (I): multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 9. | Violación de los supuestos del modelo clásico (II): heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 10. | Violación de los supuestos del modelo clásico (III): autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |
Econometría
| Código de la asignatura | 1089 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
En esta asignatura de carácter obligatorio del grado en Economía se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de las resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en Economía y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas.
- Capacidad para comprender, analizar y sintetizar las diferentes situaciones y realidades económicas de tal forma que puedan desarrollar soluciones a los problemas que se planteen poniendo especial énfasis en el ámbito internacional.
- Capacidad de búsqueda y gestión de la información en las principales fuentes documentales relacionadas con la economía, desarrollando estrategias de análisis frente a la pluralidad de datos e informes que se encuentran en el mundo internacional, tanto a nivel empresarial como de instituciones públicas.
- Capacidades metodológicas orientadas a la organización y la planificación de actividades dentro del ámbito empresarial adaptadas al contexto desde el cual se demandan.
- Capacidad para la toma de decisiones en los ámbitos nacional e internacional y eventualmente adoptarlas.
- Desarrollo de estrategias lingüísticas tales como, la comunicación verbal y escrita para desarrollar el trabajo desde la profesionalidad, empleando el lenguaje técnico característico de la economía.
- Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos con la práctica habitual en el mundo de los negocios.
- Capacidad para aplicar los conocimientos específicos adquiridos en un entorno internacional.
- Habilidad para la búsqueda de información y preocupación por la actualización de los conocimientos.
- Capacidad para la divulgación de cuestiones económicas.
- Capacidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad para discriminar la información relevante sobre un problema contenido en los datos económicos.
- Capacidad creativa para elaborar un modelo econométrico útil para contrastar una determinada teoría económica.
- Capacidad de utilización de programas informáticos de modelización econométrica (Stata, E-Views, GRETL, etc.)
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Contrastar diferentes teorías económicas.
- Flexibilidad para desarrollar el trabajo en diferentes entornos internacionales y multiculturales, así como capacidad para afrontar situaciones estresantes en entornos de presión.
- Trabajo en equipo.
- Habilidades en las relaciones interpersonales.
- Habilidades de comunicación y negociación en diferentes contextos empresariales, tanto del ámbito nacional como internacional.
- Pensamiento analítico y deductivo.
- Usar el modelo de regresión lineal para analizar de forma cuantitativa relaciones causales entre variables económicas.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Presentación por el profesor, a través de la plataforma, de los temas que contiene el programa sobre la base de la documentación aportada y bibliografía complementaria: 1 créditos ECTS.
- Participaciones en foros y tutorías: 1 crédito ECTS.
- Realización en grupo de trabajos de carácter práctico y exposición de los mismos en el aula informática: 1 crédito ECTS.
- Realización de trabajos individuales sobre temas específicos de la materia a partir de un esquema previo, y seguimiento periódico a cargo del profesor: 1 crédito ECTS.
- Exámenes escritos: 2 créditos ECTS
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría estadística de las decisiones (I). Conceptos fundamentales y contrastes de hipótesis paramétricos. |
| Unidad 4. | Teoría estadística de las decisiones (II). Contrastes de hipótesis no paramétricos. |
| Unidad 5. | El Modelo de regresión lineal con dos variables (I). Hipótesis básicas, problemas de estimación e introducción del supuesto de normalidad. |
| Unidad 6. | El modelo de regresión lineal con dos variables (II). Estimación por intervalos y contrastes de hipótesis. |
| Unidad 7. | El Modelo de regresión lineal múltiple. Estimación e inferencia. |
| Unidad 8. | Violación de los supuestos del modelo clásico (I): multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 9. | Violación de los supuestos del modelo clásico (II): heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 10. | Violación de los supuestos del modelo clásico (III): autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |
Econometría
| Código de la asignatura | 1089 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
En esta asignatura de carácter obligatorio del grado en Economía se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de las resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en Economía y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas.
- Capacidad para comprender, analizar y sintetizar las diferentes situaciones y realidades económicas de tal forma que puedan desarrollar soluciones a los problemas que se planteen poniendo especial énfasis en el ámbito internacional.
- Capacidad de búsqueda y gestión de la información en las principales fuentes documentales relacionadas con la economía, desarrollando estrategias de análisis frente a la pluralidad de datos e informes que se encuentran en el mundo internacional, tanto a nivel empresarial como de instituciones públicas.
- Capacidades metodológicas orientadas a la organización y la planificación de actividades dentro del ámbito empresarial adaptadas al contexto desde el cual se demandan.
- Capacidad para la toma de decisiones en los ámbitos nacional e internacional y eventualmente adoptarlas.
- Desarrollo de estrategias lingüísticas tales como, la comunicación verbal y escrita para desarrollar el trabajo desde la profesionalidad, empleando el lenguaje técnico característico de la economía.
- Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos con la práctica habitual en el mundo de los negocios.
- Capacidad para aplicar los conocimientos específicos adquiridos en un entorno internacional.
- Habilidad para la búsqueda de información y preocupación por la actualización de los conocimientos.
- Capacidad para la divulgación de cuestiones económicas.
- Capacidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad para discriminar la información relevante sobre un problema contenido en los datos económicos.
- Capacidad creativa para elaborar un modelo econométrico útil para contrastar una determinada teoría económica.
- Capacidad de utilización de programas informáticos de modelización econométrica (Stata, E-Views, GRETL, etc.)
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Contrastar diferentes teorías económicas.
- Flexibilidad para desarrollar el trabajo en diferentes entornos internacionales y multiculturales, así como capacidad para afrontar situaciones estresantes en entornos de presión.
- Trabajo en equipo.
- Habilidades en las relaciones interpersonales.
- Habilidades de comunicación y negociación en diferentes contextos empresariales, tanto del ámbito nacional como internacional.
- Pensamiento analítico y deductivo.
- Usar el modelo de regresión lineal para analizar de forma cuantitativa relaciones causales entre variables económicas.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Presentación por el profesor, a través de la plataforma, de los temas que contiene el programa sobre la base de la documentación aportada y bibliografía complementaria: 1 créditos ECTS.
- Participaciones en foros y tutorías: 1 crédito ECTS.
- Realización en grupo de trabajos de carácter práctico y exposición de los mismos en el aula informática: 1 crédito ECTS.
- Realización de trabajos individuales sobre temas específicos de la materia a partir de un esquema previo, y seguimiento periódico a cargo del profesor: 1 crédito ECTS.
- Exámenes escritos: 2 créditos ECTS
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría estadística de las decisiones (I). Conceptos fundamentales y contrastes de hipótesis paramétricos. |
| Unidad 4. | Teoría estadística de las decisiones (II). Contrastes de hipótesis no paramétricos. |
| Unidad 5. | El Modelo de regresión lineal con dos variables (I). Hipótesis básicas, problemas de estimación e introducción del supuesto de normalidad. |
| Unidad 6. | El modelo de regresión lineal con dos variables (II). Estimación por intervalos y contrastes de hipótesis. |
| Unidad 7. | El Modelo de regresión lineal múltiple. Estimación e inferencia. |
| Unidad 8. | Violación de los supuestos del modelo clásico (I): multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 9. | Violación de los supuestos del modelo clásico (II): heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 10. | Violación de los supuestos del modelo clásico (III): autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |
Econometría
| Código de la asignatura | 1089 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
En esta asignatura de carácter obligatorio del grado en Economía se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de las resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en Economía y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas.
- Capacidad para comprender, analizar y sintetizar las diferentes situaciones y realidades económicas de tal forma que puedan desarrollar soluciones a los problemas que se planteen poniendo especial énfasis en el ámbito internacional.
- Capacidad de búsqueda y gestión de la información en las principales fuentes documentales relacionadas con la economía, desarrollando estrategias de análisis frente a la pluralidad de datos e informes que se encuentran en el mundo internacional, tanto a nivel empresarial como de instituciones públicas.
- Capacidades metodológicas orientadas a la organización y la planificación de actividades dentro del ámbito empresarial adaptadas al contexto desde el cual se demandan.
- Capacidad para la toma de decisiones en los ámbitos nacional e internacional y eventualmente adoptarlas.
- Desarrollo de estrategias lingüísticas tales como, la comunicación verbal y escrita para desarrollar el trabajo desde la profesionalidad, empleando el lenguaje técnico característico de la economía.
- Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos con la práctica habitual en el mundo de los negocios.
- Capacidad para aplicar los conocimientos específicos adquiridos en un entorno internacional.
- Habilidad para la búsqueda de información y preocupación por la actualización de los conocimientos.
- Capacidad para la divulgación de cuestiones económicas.
- Capacidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad para discriminar la información relevante sobre un problema contenido en los datos económicos.
- Capacidad creativa para elaborar un modelo econométrico útil para contrastar una determinada teoría económica.
- Capacidad de utilización de programas informáticos de modelización econométrica (Stata, E-Views, GRETL, etc.)
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Contrastar diferentes teorías económicas.
- Flexibilidad para desarrollar el trabajo en diferentes entornos internacionales y multiculturales, así como capacidad para afrontar situaciones estresantes en entornos de presión.
- Trabajo en equipo.
- Habilidades en las relaciones interpersonales.
- Habilidades de comunicación y negociación en diferentes contextos empresariales, tanto del ámbito nacional como internacional.
- Pensamiento analítico y deductivo.
- Usar el modelo de regresión lineal para analizar de forma cuantitativa relaciones causales entre variables económicas.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Presentación por el profesor, a través de la plataforma, de los temas que contiene el programa sobre la base de la documentación aportada y bibliografía complementaria: 1 créditos ECTS.
- Participaciones en foros y tutorías: 1 crédito ECTS.
- Realización en grupo de trabajos de carácter práctico y exposición de los mismos en el aula informática: 1 crédito ECTS.
- Realización de trabajos individuales sobre temas específicos de la materia a partir de un esquema previo, y seguimiento periódico a cargo del profesor: 1 crédito ECTS.
- Exámenes escritos: 2 créditos ECTS
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría estadística de las decisiones (I). Conceptos fundamentales y contrastes de hipótesis paramétricos. |
| Unidad 4. | Teoría estadística de las decisiones (II). Contrastes de hipótesis no paramétricos. |
| Unidad 5. | El Modelo de regresión lineal con dos variables (I). Hipótesis básicas, problemas de estimación e introducción del supuesto de normalidad. |
| Unidad 6. | El modelo de regresión lineal con dos variables (II). Estimación por intervalos y contrastes de hipótesis. |
| Unidad 7. | El Modelo de regresión lineal múltiple. Estimación e inferencia. |
| Unidad 8. | Violación de los supuestos del modelo clásico (I): multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 9. | Violación de los supuestos del modelo clásico (II): heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 10. | Violación de los supuestos del modelo clásico (III): autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |
Econometría
| Código de la asignatura | 1089 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
En esta asignatura de carácter obligatorio del grado en Economía se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de las resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en Economía y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas.
- Capacidad para comprender, analizar y sintetizar las diferentes situaciones y realidades económicas de tal forma que puedan desarrollar soluciones a los problemas que se planteen poniendo especial énfasis en el ámbito internacional.
- Capacidad de búsqueda y gestión de la información en las principales fuentes documentales relacionadas con la economía, desarrollando estrategias de análisis frente a la pluralidad de datos e informes que se encuentran en el mundo internacional, tanto a nivel empresarial como de instituciones públicas.
- Capacidades metodológicas orientadas a la organización y la planificación de actividades dentro del ámbito empresarial adaptadas al contexto desde el cual se demandan.
- Capacidad para la toma de decisiones en los ámbitos nacional e internacional y eventualmente adoptarlas.
- Desarrollo de estrategias lingüísticas tales como, la comunicación verbal y escrita para desarrollar el trabajo desde la profesionalidad, empleando el lenguaje técnico característico de la economía.
- Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos con la práctica habitual en el mundo de los negocios.
- Capacidad para aplicar los conocimientos específicos adquiridos en un entorno internacional.
- Habilidad para la búsqueda de información y preocupación por la actualización de los conocimientos.
- Capacidad para la divulgación de cuestiones económicas.
- Capacidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad para discriminar la información relevante sobre un problema contenido en los datos económicos.
- Capacidad creativa para elaborar un modelo econométrico útil para contrastar una determinada teoría económica.
- Capacidad de utilización de programas informáticos de modelización econométrica (Stata, E-Views, GRETL, etc.)
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Contrastar diferentes teorías económicas.
- Flexibilidad para desarrollar el trabajo en diferentes entornos internacionales y multiculturales, así como capacidad para afrontar situaciones estresantes en entornos de presión.
- Trabajo en equipo.
- Habilidades en las relaciones interpersonales.
- Habilidades de comunicación y negociación en diferentes contextos empresariales, tanto del ámbito nacional como internacional.
- Pensamiento analítico y deductivo.
- Usar el modelo de regresión lineal para analizar de forma cuantitativa relaciones causales entre variables económicas.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Presentación por el profesor, a través de la plataforma, de los temas que contiene el programa sobre la base de la documentación aportada y bibliografía complementaria: 1 créditos ECTS.
- Participaciones en foros y tutorías: 1 crédito ECTS.
- Realización en grupo de trabajos de carácter práctico y exposición de los mismos en el aula informática: 1 crédito ECTS.
- Realización de trabajos individuales sobre temas específicos de la materia a partir de un esquema previo, y seguimiento periódico a cargo del profesor: 1 crédito ECTS.
- Exámenes escritos: 2 créditos ECTS
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría estadística de las decisiones (I). Conceptos fundamentales y contrastes de hipótesis paramétricos. |
| Unidad 4. | Teoría estadística de las decisiones (II). Contrastes de hipótesis no paramétricos. |
| Unidad 5. | El Modelo de regresión lineal con dos variables (I). Hipótesis básicas, problemas de estimación e introducción del supuesto de normalidad. |
| Unidad 6. | El modelo de regresión lineal con dos variables (II). Estimación por intervalos y contrastes de hipótesis. |
| Unidad 7. | El Modelo de regresión lineal múltiple. Estimación e inferencia. |
| Unidad 8. | Violación de los supuestos del modelo clásico (I): multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 9. | Violación de los supuestos del modelo clásico (II): heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 10. | Violación de los supuestos del modelo clásico (III): autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |
Econometría
| Código de la asignatura | 1089 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
En esta asignatura de carácter obligatorio del grado en Economía se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de las resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en Economía y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas.
- Capacidad para comprender, analizar y sintetizar las diferentes situaciones y realidades económicas de tal forma que puedan desarrollar soluciones a los problemas que se planteen poniendo especial énfasis en el ámbito internacional.
- Capacidad de búsqueda y gestión de la información en las principales fuentes documentales relacionadas con la economía, desarrollando estrategias de análisis frente a la pluralidad de datos e informes que se encuentran en el mundo internacional, tanto a nivel empresarial como de instituciones públicas.
- Capacidades metodológicas orientadas a la organización y la planificación de actividades dentro del ámbito empresarial adaptadas al contexto desde el cual se demandan.
- Capacidad para la toma de decisiones en los ámbitos nacional e internacional y eventualmente adoptarlas.
- Desarrollo de estrategias lingüísticas tales como, la comunicación verbal y escrita para desarrollar el trabajo desde la profesionalidad, empleando el lenguaje técnico característico de la economía.
- Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos con la práctica habitual en el mundo de los negocios.
- Capacidad para aplicar los conocimientos específicos adquiridos en un entorno internacional.
- Habilidad para la búsqueda de información y preocupación por la actualización de los conocimientos.
- Capacidad para la divulgación de cuestiones económicas.
- Capacidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad para discriminar la información relevante sobre un problema contenido en los datos económicos.
- Capacidad creativa para elaborar un modelo econométrico útil para contrastar una determinada teoría económica.
- Capacidad de utilización de programas informáticos de modelización econométrica (Stata, E-Views, GRETL, etc.)
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Contrastar diferentes teorías económicas.
- Flexibilidad para desarrollar el trabajo en diferentes entornos internacionales y multiculturales, así como capacidad para afrontar situaciones estresantes en entornos de presión.
- Trabajo en equipo.
- Habilidades en las relaciones interpersonales.
- Habilidades de comunicación y negociación en diferentes contextos empresariales, tanto del ámbito nacional como internacional.
- Pensamiento analítico y deductivo.
- Usar el modelo de regresión lineal para analizar de forma cuantitativa relaciones causales entre variables económicas.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Presentación por el profesor, a través de la plataforma, de los temas que contiene el programa sobre la base de la documentación aportada y bibliografía complementaria: 1 créditos ECTS.
- Participaciones en foros y tutorías: 1 crédito ECTS.
- Realización en grupo de trabajos de carácter práctico y exposición de los mismos en el aula informática: 1 crédito ECTS.
- Realización de trabajos individuales sobre temas específicos de la materia a partir de un esquema previo, y seguimiento periódico a cargo del profesor: 1 crédito ECTS.
- Exámenes escritos: 2 créditos ECTS
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría estadística de las decisiones (I). Conceptos fundamentales y contrastes de hipótesis paramétricos. |
| Unidad 4. | Teoría estadística de las decisiones (II). Contrastes de hipótesis no paramétricos. |
| Unidad 5. | El Modelo de regresión lineal con dos variables (I). Hipótesis básicas, problemas de estimación e introducción del supuesto de normalidad. |
| Unidad 6. | El modelo de regresión lineal con dos variables (II). Estimación por intervalos y contrastes de hipótesis. |
| Unidad 7. | El Modelo de regresión lineal múltiple. Estimación e inferencia. |
| Unidad 8. | Violación de los supuestos del modelo clásico (I): multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 9. | Violación de los supuestos del modelo clásico (II): heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 10. | Violación de los supuestos del modelo clásico (III): autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |
Econometría
| Código de la asignatura | 1089 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
En esta asignatura de carácter obligatorio del grado en Economía se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de las resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en Economía y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas.
- Capacidad para comprender, analizar y sintetizar las diferentes situaciones y realidades económicas de tal forma que puedan desarrollar soluciones a los problemas que se planteen poniendo especial énfasis en el ámbito internacional.
- Capacidad de búsqueda y gestión de la información en las principales fuentes documentales relacionadas con la economía, desarrollando estrategias de análisis frente a la pluralidad de datos e informes que se encuentran en el mundo internacional, tanto a nivel empresarial como de instituciones públicas.
- Capacidades metodológicas orientadas a la organización y la planificación de actividades dentro del ámbito empresarial adaptadas al contexto desde el cual se demandan.
- Capacidad para la toma de decisiones en los ámbitos nacional e internacional y eventualmente adoptarlas.
- Desarrollo de estrategias lingüísticas tales como, la comunicación verbal y escrita para desarrollar el trabajo desde la profesionalidad, empleando el lenguaje técnico característico de la economía.
- Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos con la práctica habitual en el mundo de los negocios.
- Capacidad para aplicar los conocimientos específicos adquiridos en un entorno internacional.
- Habilidad para la búsqueda de información y preocupación por la actualización de los conocimientos.
- Capacidad para la divulgación de cuestiones económicas.
- Capacidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad para discriminar la información relevante sobre un problema contenido en los datos económicos.
- Capacidad creativa para elaborar un modelo econométrico útil para contrastar una determinada teoría económica.
- Capacidad de utilización de programas informáticos de modelización econométrica (Stata, E-Views, GRETL, etc.)
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Contrastar diferentes teorías económicas.
- Flexibilidad para desarrollar el trabajo en diferentes entornos internacionales y multiculturales, así como capacidad para afrontar situaciones estresantes en entornos de presión.
- Trabajo en equipo.
- Habilidades en las relaciones interpersonales.
- Habilidades de comunicación y negociación en diferentes contextos empresariales, tanto del ámbito nacional como internacional.
- Pensamiento analítico y deductivo.
- Usar el modelo de regresión lineal para analizar de forma cuantitativa relaciones causales entre variables económicas.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Presentación por el profesor, a través de la plataforma, de los temas que contiene el programa sobre la base de la documentación aportada y bibliografía complementaria: 1 créditos ECTS.
- Participaciones en foros y tutorías: 1 crédito ECTS.
- Realización en grupo de trabajos de carácter práctico y exposición de los mismos en el aula informática: 1 crédito ECTS.
- Realización de trabajos individuales sobre temas específicos de la materia a partir de un esquema previo, y seguimiento periódico a cargo del profesor: 1 crédito ECTS.
- Exámenes escritos: 2 créditos ECTS
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría estadística de las decisiones (I). Conceptos fundamentales y contrastes de hipótesis paramétricos. |
| Unidad 4. | Teoría estadística de las decisiones (II). Contrastes de hipótesis no paramétricos. |
| Unidad 5. | El Modelo de regresión lineal con dos variables (I). Hipótesis básicas, problemas de estimación e introducción del supuesto de normalidad. |
| Unidad 6. | El modelo de regresión lineal con dos variables (II). Estimación por intervalos y contrastes de hipótesis. |
| Unidad 7. | El Modelo de regresión lineal múltiple. Estimación e inferencia. |
| Unidad 8. | Violación de los supuestos del modelo clásico (I): multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 9. | Violación de los supuestos del modelo clásico (II): heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 10. | Violación de los supuestos del modelo clásico (III): autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |
Econometría
| Código de la asignatura | 1089 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2022-23 |
En esta asignatura de carácter obligatorio del grado en Economía se imparten dos bloques de contenidos bien diferenciados. Por una parte se analizan los principales instrumentos que sirven para realizar inferencia estadística. Es decir, a partir de las resultados derivados del análisis de muestras aleatorias, extraídas de una población a través de los diferentes métodos de muestreo existentes, se sacan conclusiones sobre la población original. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura de Econometría es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos fundamentales de la Estadística Inferencial tales como el muestreo, las distribuciones en el muestreo, la estimación de los parámetros poblacionales mediante métodos puntuales o por intervalos y los contrastes de hipótesis tanto paramétricos como no paramétricos.
Así mismo, entrando en el temario econométrico propiamente dicho, los contenidos que en él se estudian configuran el último escalón en la formación estadístico-económica de un graduado en Economía y posibilitan que el estudiante pueda contrastar la validez empírica de distintas teorías económico-empresariales. Para ello se especifica el modelo básico de regresión con dos variables y se desarrolla su estimación y contrastes de hipótesis relacionados con el objetivo de realizar inferencia a partir del mismo. A continuación se generaliza dicho modelo a múltiples variables y finalmente se estudian los distintos problemas que surgen a la hora de especificar y estimar un modelo econométrico como son la multicolinealidad, la heterocedasticidad y la autocorrelación y se proponen distintos contrastes para la detección de estos problemas.
- Capacidad para comprender, analizar y sintetizar las diferentes situaciones y realidades económicas de tal forma que puedan desarrollar soluciones a los problemas que se planteen poniendo especial énfasis en el ámbito internacional.
- Capacidad de búsqueda y gestión de la información en las principales fuentes documentales relacionadas con la economía, desarrollando estrategias de análisis frente a la pluralidad de datos e informes que se encuentran en el mundo internacional, tanto a nivel empresarial como de instituciones públicas.
- Capacidades metodológicas orientadas a la organización y la planificación de actividades dentro del ámbito empresarial adaptadas al contexto desde el cual se demandan.
- Capacidad para la toma de decisiones en los ámbitos nacional e internacional y eventualmente adoptarlas.
- Desarrollo de estrategias lingüísticas tales como, la comunicación verbal y escrita para desarrollar el trabajo desde la profesionalidad, empleando el lenguaje técnico característico de la economía.
- Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos con la práctica habitual en el mundo de los negocios.
- Capacidad para aplicar los conocimientos específicos adquiridos en un entorno internacional.
- Habilidad para la búsqueda de información y preocupación por la actualización de los conocimientos.
- Capacidad para la divulgación de cuestiones económicas.
- Capacidad para resolver problemas complejos.
- Capacidad para discriminar la información relevante sobre un problema contenido en los datos económicos.
- Capacidad creativa para elaborar un modelo econométrico útil para contrastar una determinada teoría económica.
- Capacidad de utilización de programas informáticos de modelización econométrica (Stata, E-Views, GRETL, etc.)
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Contrastar diferentes teorías económicas.
- Flexibilidad para desarrollar el trabajo en diferentes entornos internacionales y multiculturales, así como capacidad para afrontar situaciones estresantes en entornos de presión.
- Trabajo en equipo.
- Habilidades en las relaciones interpersonales.
- Habilidades de comunicación y negociación en diferentes contextos empresariales, tanto del ámbito nacional como internacional.
- Pensamiento analítico y deductivo.
- Usar el modelo de regresión lineal para analizar de forma cuantitativa relaciones causales entre variables económicas.
- Obtener estadísticos muestrales y caracterizar las distribuciones de probabilidad que los representan.
- Aproximar los valores de los parámetros desconocidos de una población mediante la estimación y el contraste de hipótesis.
- Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población.
- Desarrollar tests de bondad de ajuste para verificar si una muestra procede de una determinada distribución de probabilidad poblacional.
- Realizar análisis empírico de una variedad de problemas económicos.
- Ajustar modelos de regresión múltiple e interpretar los resultados derivados de su aplicación como herramienta de análisis cuantitativo económico.
- Analizar la presencia de multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación en el modelo de regresión lineal múltiple.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
El aprendizaje se apoyará en tres tipos de acciones:
- Estudio comprensivo, que no simple memorístico, de los materiales didácticos (Unidades didácticas del manual de referencia, documentos del aula virtual, material multimedia....).
- La realización de actividades autocomprobación o ejercicios voluntarios propuestos al final de cada unidad didáctica del manual (que no son objeto de evaluación por el profesor).
- La realización de actividades en el Aula Virtual, actividades de tres tipos (de Evaluación Continua, de Aprendizaje, o Controles), que sirven para consolidar y comprender mejor los conceptos adquiridos de los materiales didácticos.
Se trata de una asignatura eminentemente práctica por lo que el alumno una vez estudiados los conceptos teóricos debe intentar resolver los supuestos prácticos que acompañan a estas explicaciones para poder constatar la comprensión del tema.
La realización de las pruebas de evaluación deberá llevarse a cabo una vez estudiadas las unidades a las que hace referencia cada prueba planteada, de manera que el alumno pueda constatar sus progresos en el conocimiento de la asignatura.
Para ello, y dada la importancia de esta metodología, el alumno debe desde la primera semana conocer al detalle esta Guía Docente con su planificación de Actividades y acceder al aula virtual para comenzar a realizar las actividades didácticas previstas.
Dedicación requerida
- Presentación por el profesor, a través de la plataforma, de los temas que contiene el programa sobre la base de la documentación aportada y bibliografía complementaria: 1 créditos ECTS.
- Participaciones en foros y tutorías: 1 crédito ECTS.
- Realización en grupo de trabajos de carácter práctico y exposición de los mismos en el aula informática: 1 crédito ECTS.
- Realización de trabajos individuales sobre temas específicos de la materia a partir de un esquema previo, y seguimiento periódico a cargo del profesor: 1 crédito ECTS.
- Exámenes escritos: 2 créditos ECTS
| Unidad 1. | Teoría elemental del muestreo: métodos y distribuciones de muestreo. |
| Unidad 2. | Teoría de la estimación estadística. Estimación puntual y estimación por intervalo. |
| Unidad 3. | Teoría estadística de las decisiones (I). Conceptos fundamentales y contrastes de hipótesis paramétricos. |
| Unidad 4. | Teoría estadística de las decisiones (II). Contrastes de hipótesis no paramétricos. |
| Unidad 5. | El Modelo de regresión lineal con dos variables (I). Hipótesis básicas, problemas de estimación e introducción del supuesto de normalidad. |
| Unidad 6. | El modelo de regresión lineal con dos variables (II). Estimación por intervalos y contrastes de hipótesis. |
| Unidad 7. | El Modelo de regresión lineal múltiple. Estimación e inferencia. |
| Unidad 8. | Violación de los supuestos del modelo clásico (I): multicolinealidad, ¿qué pasa si los regresores están correlacionados? |
| Unidad 9. | Violación de los supuestos del modelo clásico (II): heterocedasticidad, ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? |
| Unidad 10. | Violación de los supuestos del modelo clásico (III): autocorrelación, ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? |