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Ficha Asignatura - Curso 2010/2011
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INTRODUCCION A LA ECONOMETRIA
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| Información Académica |
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| Objetivos globales de la asignatura |
| El principal objetivo de la Introducción a la Econometría en este curso es iniciar al estudiante en la problemática y lenguaje de los modelos estadísticos necesarios para la elaboración efectiva de modelos econométricos. De forma que, cuando acabe el curso, sea capaz de reflejar a través del lenguaje estadístico todos esos acontecimientos y elaborar estados informativos que sinteticen la información disponible y que se toman como base para la toma de decisiones empresariales. |
| Objetivos globales teoría |
- Conocer los elementos básicos y estadios consecutivos en la modelización de un banco de datos.
- Conocer los fundamentos del modelo de regresión lineal simple, las propiedades del ajuste y de los estimadores.
- Derivar las inferencias y conocer los procedimientos básicos para evaluar la calidad del ajuste y llevar a cabo el diagnóstico del modelo ajustado.
- Conocer los fundamentos del modelo lineal general y los modelos que engloba.
- Derivar las inferencias y conocer los procedimientos básicos para evaluar la calidad del ajuste y llevar a cabo la comparación de modelos.
- Particularizar los resultados a los modelos de regresión lineal simple, regresión lineal múltiple, regresión polinómica y modelos de Anova y Ancova.
- Formular y resolver contrastes de hipótesis sobre combinaciones lineales de los coeficientes en diversos bancos de datos.
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| Temas Teoría (Contenidos) |
Tema 1. El proyecto R y la descripción de datos (8 horas).
1.1.Introducción.
1.2.Principios básicos de uso.
1.3.Creación y manipulación de objetos.
1.4.Librería Rcmdr para el análisis de datos.
1.5.Descripción numérica de datos.
1.6.Descripción gráfica de datos.
Tema 2. Modelización Estadística (2 horas).
2.1.Introducción.
2.2.Modelización Estadística.
2.3.Modelización de una respuesta contínua. Notación.
Tema 3. Análisis de Correlación (8 horas).
3.1.Introducción.
3.2.Análisis gráfico de asociación.
3.3.Análisis de Correlación.
3.4.Correlación Lineal Simple.
3.5.En busca de linealidad.
3.6.Correlación múltiple.
3.7.Correlación parcial.
Tema 4. El modelo de regresión lineal simple (RLS) (16 horas).
4.1.Introducción.
4.2.Formulación del modelo RLS.
4.3.Estimación de la recta de regresión.
4.4.Propiedades del ajuste de la recta de regresión.
4.5.Estimación de la varianza del modelo.
4.6.Inferencia sobre los parámetros del modelo.
4.7.Bondad del ajuste.
4.8.Diagnóstico gráfico del modelo y análisis de los residuos.
Tema 5. El Modelo Lineal General (MLG) (26 horas).
5.1.Introducción y tipos de MLG.
5.2.Análisis Preliminar.
5.3.Ajuste del modelo.
5.4.Propiedades del ajuste por mínimos cuadrados.
5.5.Inferencia y predicción.
5.6.Descomposición de la variabilidad: Tabla ANOVA y coeficiente de determinación.
5.7.Contrastes lineales.
5.8.Comparación y selección de modelos.
5.9.Multicolinealidad.
5.10.Diagnóstico del modelo.
5.11.Soluciones de los problemas de diagnóstico.
5.12.Análisis de influencia.
5.13.Validación del modelo. |
| Unidades Docentes |
Unidad didáctica 1: Introducción al software estadístico R (8 horas).
Tema 1. El proyecto R y la descripción de datos (8 horas).
Unidad didáctica 2: Modelización Estadística y Análisis de Correlación (10 horas).
Tema 2. Modelización Estadística (2 horas).
Tema 3. Análisis de Correlación (8 horas).
Unidad didáctica 3: Modelos Econométricos (42 Horas).
Tema 4. El modelo de regresión lineal simple (RLS) (16 horas).
Tema 5. El Modelo Lineal General (MLG) (26 horas). |
| Objetivos globales práctica |
- Aprender a descubrir pistas que orientan a la modelización de un problema, en función de los objetivos propuestos y la representación de los datos.
- Reconocer asociación, en concreto de tipo lineal, entre variables de naturaleza continua.
- Capacidad para proponer transformaciones de dos variables que linealicen la relación entre ambas.
- Ajustar el modelo de regresión lineal simple sobre bancos de datos apropiados y extraer conclusiones.
- Formular y resolver contrastes de hipótesis sobre combinaciones lineales de los coeficientes en diversos bancos de datos.
- Conocer los principios y elementos básicos del software estadístico R.
- Aprender a utilizar el software estadístico R para los análisis descriptivos preliminares de los datos.
- Aprender a utilizar el software estadístico R para el ajuste de modelos econométricos basados en el modelo lineal general.
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| Prácticas |
Práctica 1. Introducción al programa R.
Práctica 2. Análisis de asociación y correlación.
Práctica 3. Modelo de regresión lineal simple.
Práctica 4. Modelo Lineal General. |
| Objetivos Específicos |
| En la actualidad las políticas de gestión y marketing de muchas empresas se definen en términos de la información disponible en la empresa y de la que se puede conseguir de los posibles competidores. El problema fundamental es como tratar y gestionar toda esa información de forma adecuada para detectar las posibles debilidades de la empresa. Por tanto, es necesario conocer a nivel básico los procedimientos estadísticos necesarios para llevar a cabo dichos análisis. Además cada vez resulta más necesario conocer o tratar de predecir el comportamiento futuro de los posibles indicadores económicos de la empresa a través de modelos sencillos que relacionen diferentes características de la empresa con el objetivo final perseguido. Esta asignatura constituye pues el primer paso para el estudio y análisis de dichas relaciones. Un licenciado de Administración y Dirección de Empresas con los conocimientos adecuados de estadística resulta de gran utilidad para la empresa ya que dispone de los conocimientos necesarios para explotar toda la información económica disponible en la empresa, entorno y competidores. |
| Metodología Docente |
| Clases teóricas | Presentación de contenidos teóricos mediante explicación por parte del profesor. | | Clases prácticas | El profesor realizará al inicio de la clase una demostración práctica mediante ordenador de la resolución de un problema tipo, tras lo cual los alumnos individualmente resolverán ejercicios similares con diferentes grados de dificultad propuestos por el profesor para esa sesión práctica. | | Trabajos en grupo | A propuesta del profesor y trabajando por parejas los alumnos deberán establecer los procedimientos de análisis estadístico para diferentes situaciones con casos reales. | | Tutorías | Relación personalizada de ayuda en el que el profesor tutor atiende y orienta al estudiante en su proceso de aprendizaje | | Otras actividades | El profesor orientará sobre la correcta elaboración de un informe con los resultados obtenidos en la resolución de los ejercicios de las clases prácticas. |
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| Sistema de Evaluación |
Con la evaluación se persigue que el alumno demuestre los conocimientos adquiridos durante las sesiones teóricas, prácticas, y mediante el estudio autónomo. Por ese motivo la evaluación de la asignatura se divide en tres partes:
Parte teórica: El alumno realizará un examen teórico con una duración no superior a una hora, donde deberá responder a preguntas de verdadero y falso, y a preguntas tipo test sobre los conceptos involucrados en las clases de teoría. Esta parte corresponderá a una puntuación del 35% de la calificación final. El alumno deberá alcanzar un mínimo de 2 puntos en esta parte para superar la asignatura.
Parte práctica: El alumno deberá analizar con el ordenador diferentes casos proporcionados por el profesor en un tiempo no superior a tres horas. Esta parte corresponderá a una puntuación del 55% de la calificación final. El alumno deberá alcanzar un mínimo de 2 puntos en esta parte para superar la asignatura.
Informe de prácticas: Cada alumno deberá entregar un informe técnico con las prácticas realizadas donde se describa brevemente el procedimiento de análisis usado, los resultados obtenidos y las conclusiones que se pueden extraer de dicho análisis. Esta parte corresponderá a una puntuación del 10% de la calificación final y es obligatoria para la superación de la asignatura. |
| Bibliografía recomendada |
| Peña Sánchez de Rivera, Daniel, "Estadística modelos y métodos 2 modelos lineales y series temporales", Madrid Alianza EDitorial 1995 |
| Levin, Richard I., "Estadística para administración y economía", México [etc.] Pearson Educación 2004 |
| Faraway, Julian J., "Linear models with R.", Boca Raton [etc.] Chapman & Hall/CRC 2004 |
| Crawley, Michael J., "The R book", England John Wiley & Sons 2007 |
| Murrell, Paul, "R graphics ", Boca Raton (Florida) Chapman & Hall/CRC 2006 |
| "The R reference manual based package v.1 The R development Core team version 1.8.1", Bristol Network Theory Limited 2004 |
| Wood, Simon N., "Generalized additive models an introduction with R ", Boca Raton, FL Chapman & Hall/CRC 2006. |
| Bibliografía adicional |
| Martínez Mayoral, M Asunción, "Modelos lineales generalizados ", [Elche] Universidad Miguel Hernández [D.L.2001] |
| Datos descriptivos |
| Nombre de la asignatura | Código | Créditos | | Introducción a la Econometría | | 6 | | Tipo: | | Cuatrimestre: | Segundo | Curso: | 1 | | Descripción: | | | Departamento: | Estadística, Matemáticas e Informática | | Área: | Estadística e Investigación Operativa | | Titulación: | Licenciado en Administración y Dirección de Empresas | | Centro: | Facultad de Ciencias Sociales y Jurídicas de Orihuela | | Lengua: | Castellano | | | | | | | | | | |
| Profesorado | | Nombre: | e-mail: | Responsable: | | Javier Morales Socuéllamos | j.morales@umh.es | X |
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| Contextualización |
· Situación en el plan de estudios
La Introducción a la Econometría es una asignatura que se imparte en el segundo cuatrimestre del segundo curso de la Licenciatura de Administración y Dirección de Empresas de la universidad Miguel Hernández, y en ella se dan a conocer los modelos relativos al análisis estadístico de datos económicos, y en concreto la elaboración de modelos econométricos para el análisis y predicción de fenómenos económicos.·
Conocimientos previos y bloque formativo
Para cursar esta asignatura son necesarios los conocimientos previos en estadística referentes a estadística descriptiva y los procedimientos inferenciales sencillos (intervalos de confianza y contrastes de hipótesis), e informática (manejo del entorno Windows). Junto con las asignaturas de Estadística (primer curso) y Econometría (quinto curso) constituye el bloque formativo de conocimientos básicos de soporte en estadística necesarios para un titulado en Administración y Dirección de Empresas.·
Repercusión en el perfil profesional
En la actualidad las políticas de gestión y marketing de muchas empresas se definen en términos de la información disponible en la empresa y de la que se puede conseguir de los posibles competidores. El problema fundamental es como tratar y gestionar toda esa información de forma adecuada para detectar las posibles debilidades de la empresa. Por tanto, es necesario conocer a nivel básico los procedimientos estadísticos necesarios para llevar a cabo dichos análisis. Además cada vez resulta más necesario conocer o tratar de predecir el comportamiento futuro de los posibles indicadores económicos de la empresa a través de modelos sencillos que relacionen diferentes características de la empresa con el objetivo final perseguido. Esta asignatura constituye pues el primer paso para el estudio y análisis de dichas relaciones. Un licenciado de Administración y Dirección de Empresas con los conocimientos adecuados de estadística resulta de gran utilidad para la empresa ya que dispone de los conocimientos necesarios para explotar toda la información económica disponible en la empresa, entorno y competidores. |
| Competencias y resultados de aprendizaje |
El licenciado en Administración y Dirección de Empresas debe ser un profesional con una formación versátil, que le permita o bien, emprender su propio negocio o desempeñar una gama muy amplia de funciones de dirección y gestión tanto en empresas privadas como en instituciones públicas. Al cursar esta asignatura se pretende guiar al estudiante en su formación para ayudarle a conseguir el mayor nivel posible en las siguientes competencias:
§ Competencias generales:
Instrumentales
- Capacidad de análisis y síntesis de la información.
- Capacidad de organización y planificación.
- Expresión correcta de las ideas de forma oral y escrita, con capacidad para comunicarse de una forma clara y eficaz.
- Resolución de problemas.
- Capacidad de tomar decisiones.
Personales
- Capacidad para trabajar en equipo.
- Trabajo en un contexto internacional.
- Capacidad crítica y autocrítica.
- Compromiso ético en el trabajo.
Sistémicas
- Aprendizaje autónomo.
- Capacidad de adaptación a nuevas situaciones.
- Creatividad.
- Iniciativa y espíritu emprendedor.
§ Competencias específicas
Conceptuales
- Conocimientos específicos relativos a la comprensión del funcionamiento, gestión y control de las diferentes áreas funcionales de la empresa y de los diferentes aspectos de la economía.
- Conocimiento del entorno en el que se desenvuelven las empresas y los agentes de la economía
- Conocimiento del vocabulario y de los conceptos inherentes en los procedimientos de análisis estadístico de datos.
Instrumentales
- Capacidad de aplicar todos lo conocimientos en la práctica
- Capacidad de gestión de la información y habilidad para analizar y buscar información proveniente de fuentes diversas.
- Habilidad para realizar, organizar y gestionar proyectos.
- Capacidad de colaboración con otras disciplinas.
- Habilidad divulgativa de los principios y procedimientos estadísticos.
Actitudinales
- Mantener una actitud receptiva, de aprendizaje y mejora ante la asignatura, sus contenidos y métodos.
- Desarrollar hábitos de trabajo en equipo, adoptando actitudes de tolerancia, respeto, solidaridad, constancia, esfuerzo, iniciativa, y otros valores.
- Trabajar con responsabilidad, lo que supone ser capaz de hacer frente a las actividades del trabajo sin necesidad de una estricta supervisión. |
| Metodología, distribución de actividades |
| TRABAJO PRESENCIAL (dirigido y compartido) | | ACTIVIDAD | METODOLOGÍA | DURACIÓN | | Clases teóricas | Presentación de contenidos teóricos mediante explicación por parte del profesor. | 30 | | Clases prácticas | El profesor realizará al inicio de la clase una demostración práctica mediante ordenador de la resolución de un problema tipo, tras lo cual los alumnos individualmente resolverán ejercicios similares con diferentes grados de dificultad propuestos por el profesor para esa sesión práctica. | 24 | | Trabajos en grupo | A propuesta del profesor y trabajando por parejas los alumnos deberán establecer los procedimientos de análisis estadístico para diferentes situaciones con casos reales. | 6 | | Tutorías | Relación personalizada de ayuda en el que el profesor tutor atiende y orienta al estudiante en su proceso de aprendizaje | 22 | | Otras actividades | El profesor orientará sobre la correcta elaboración de un informe con los resultados obtenidos en la resolución de los ejercicios de las clases prácticas. | 8 | | TOTAL HORAS: | 90 | | TRABAJO NO PRESENCIAL (autónomo) | | Preparación clases de teoría | Estudio autónomo del bloque teórico y preparación de las clases teóricas. El profesor facilitará con antelación los contenidos teóricos a tratar durante la semana siguiente así como toda la información que se considere relevante para la preparación de la materia. | 15 | | Preparación clases de prácticas y redacción de informes de prácticas | Estudio autónomo de los ejercicios de prácticas y preparación de las clases prácticas. El profesor facilitará con antelación las colecciones de ejercicios que se van a trabajar en las sesiones prácticas así como la resolución de un caso típico para que el alumno pueda reproducir la metodología. | 33 | | Estudio exámenes | Preparación de los exámenes teórico y práctico. | 12 | | Encuestas calidad | Cumplimentación de cuestionarios sobre la calidad de la docencia, la organización y la gestión de la asignatura. Propuesta de mejora. | 1 | | TOTAL HORAS: | 60 |
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| Cronograma |
La secuenciación de actividades de la materia viene dada en el siguiente cronograma.| Semana | Unidad didáctica | Objetivos | Horas presenciales profesor-estudiante | Horas de trabajo autónomo | Total horas alumno | | Clases teóricas | Clases prácticas | Seminarios | Trabajos en grupo | Tutorías | Otras actividades | Total Presencial | Preparación trabajos clases teoría | Preparación trabajos clases práctica | Estudio exámenes | Otras actividades | Total no Presencial | | | 1 | U1 | | | 4 | | | 0,5 | | 4,5 | 2 | | 1 | | 3 | 7,5 | | 2 | U1 | | | 4 | | | 0,5 | | 4,5 | 1 | 2 | 0,5 | | 3,5 | 8 | | 3 | U2 | | 2 | | | | 0,5 | | 2,5 | 1 | 2 | 0,5 | | 3,5 | 6 | | 4 | U2 | | 2 | 2 | | | 0,5 | | 4,5 | 1 | 3 | 0,5 | | 4,5 | 9 | | 5 | U2 | | 2 | 2 | | 3 | 0,5 | | 7,5 | | 4 | | | 4 | 11,5 | | 5 | U3 | | 2 | | | | 0,5 | | 2,5 | | | | | | 2,5 | | 6 | U3 | | 4 | | | | 0,5 | | 4,5 | 2 | | 1 | | 3 | 7,5 | | 7 | U3 | | 4 | 0 | | | 0,5 | | 4,5 | 1 | 2 | 0,5 | | 3,5 | 8 | | 8 | U3 | | 2 | 2 | | | 0,5 | | 4,5 | 1 | 2 | 0,5 | | 3,5 | 8 | | 9 | U3 | | | 2 | | | 0,5 | | 2,5 | 1 | 3 | 0,5 | | 4,5 | 7 | | 9 | U3 | | 2 | | | 4 | 1 | | 7 | | | | | | 7 | | 10 | U3 | | 4 | | | | 0,5 | 1 | 5,5 | | 4 | | | 4 | 9,5 | | 11 | U3 | | 4 | | | | 0,5 | 1 | 5,5 | 2 | | 1 | | 3 | 8,5 | | 12 | U3 | | 2 | 2 | | | 1 | 1 | 6 | 1 | 2 | 0,5 | | 3,5 | 9,5 | | 13 | U3 | | 2 | 2 | | | 1 | 1 | 6 | 1 | 2 | 0,5 | | 3,5 | 9,5 | | 14 | U3 | | 2 | 2 | | | 2 | 1 | 7 | 1 | 3 | 0,5 | | 4,5 | 11,5 | | 15 | U3 | | | 4 | | 4 | 2 | 1 | 11 | | 3 | | 1 | 4 | 15 | | | Exámenes | | | | | | 6 | 2 | 8 | | | 4,5 | | 4,5 | 12,5 | | Totales | 90 | Totales | 60 | 150 |
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Última actualización: 14/09/2012
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