Licenciatura en ECONOMÍA

Licenciatura C ECONOMÍA-DERECHO

Información para los Alumnos Matriculados en el Curso 2004- 2005

 


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Objetivos del Curso

El objetivo de esta asignatura es familiarizar al alumno con las técnicas básicas para realizar inferencia estadística sobre modelos econométricos con datos económicos de diferente naturaleza. Al finalizar el curso, se espera que el alumno tenga un buen conocimiento sobre los fundamentos estadísticos que justifican las inferencias que se llevan a cabo en la práctica econométrica. Este conocimiento será la base para la realización de aplicaciones econométricas con datos reales.

Econometría III es un curso optativo dentro de la senda de Economía Cuantitativa, que viene precedido de los cursos Econometría I, de carácter troncal, y Econometría II, que el próximo curso será obligatoria. Los requisitos básicos incluyen conocimientos básicos de Probabilidad e Inferencia Estadística [Introducción a la Estadística, Estadística I  y Econometría I] y de Cálculo y Álgebra Lineal.

Este curso proporciona conocimientos básicos en Teoría Econométrica que son necesarios para realizar trabajo empírico en Economía.  En la primera parte del curso se discutirá la inferencia en grandes muestras en el modelo de regresión lineal bajo condiciones generales, discutiendo los principales métodos de estimación y de contraste de hipótesis. En la segunda parte del curso se aplicarán las herramientas estudiadas para realizar inferencias sobre otros modelos econométricos relevantes, como modelos no lineales, de ecuaciones simultáneas, de decisión binaria, de paneles de datos, etc. Será esencial la utilización del ordenador para realizar prácticas con datos reales.

El software que se utilizará es E-views, que ha sido utilizado también en Econometría I y que está disponible en todas las aulas informáticas de la Universidad. Existe una versión para alumnos (student versión) de E-views puede comprarse. Una alternativa de libre distribución es el programa gretl que ofrece diferentes ventajas como estar en español y la integración de otros paquetes de análisis de datos.

Cada semana se encargará un conjunto de ejercicios para resolver en casa. Algunos ejercicios requieren la utilización del ordenador. Los ejercicios serán corregidos y evaluados por los profesores ayudantes cada semana. Habrá un conjunto extraordinario de ejercicios que requerirán la utilización del ordenador para resolver antes del periodo de exámenes. Estos ejercicios extraordinarios son de carácter voluntario y sirven para aumentar la nota final, como se especifica más abajo.

Los problemas, conjunto de datos, exámenes previos, soluciones y cualquier otro material que se discuta en clase se hará públicos en la página web y/o Aula Global.

Los textos del curso son Greene (1999) y Wooldridge (2001). 

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Programa

TEMA 1: Introducción.
TEMA 2: El modelo de correlación y el de regresión lineal.
TEMA 3: Muestras y distribuciones muestrales. Inferencia con grandes muestras
TEMA 4: Inferencia en el modelo lineal: MCO y Máxima Verosimilitud
TEMA 5: Forma funcional y no linealidad.
TEMA 6: Modelos con varias variables endógenas: Variables instrumentales y MCO.
TEMA 7: Heterocedasticidad.
TEMA 8: Modelos de elección discreta.
TEMA 9: Modelos de regresión truncados y censurados. 

Ver detalles en Programa Econometría III.

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Organización de la docencia

Las clases prácticas son de asistencia obligada. Parte de las prácticas requieren el uso del ordenador. Todas las semanas se entregarán conjuntos de ejercicios que requieren el uso del ordenador y la utilización de diferentes bases de datos económicos.

Tema Clases Lecturas Recomendadas(*)
1. Introducción del Curso 1ª Semana Go1, W 1
2. Modelo de Regresión y de Correlación 2ª y 3ª Semana Go 2-7,  G 3, 4.2-4.3,  W 2
3. Muestras y distribuciones muestrales.
Inferencia con grandes muestras		 4ª Semana
5ª Semana		 G 3, 4.2-4.9
W 5
4. Inferencia en el modelo lineal: Máxima verosimilitud y MCO 6ª Semana G 6.1-6.7 y 7.2  W5
5. Forma funcional y no linealidad 7ª Semana G 7.6-7.10 y 8.2-8-4
6. Modelos con varias variables endógenas: Variables instrumentales y MCO. 8ª y 9ª Semana G 9.5, 11.5, 11.6 y 16
7. Heterocedasticidad y Autocorrelación 10ª Semana G 11.2-11.4, 12.2, 13.2-13.4
8. Modelos con variables endógenas discretas 11ª Semana G 19
9. Modelos con variables endógenas truncadas y censuradas 12ª Semana G 20.1-20.4
Repaso 13ª y 14ª Semana *

*  Go: Capítulos de Goldberger (2001)
    G: Capítulos de Greene (1998)
    W: Capítulos de Wooldridge (2001)

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Evaluación de la Asignatura

20% por prácticas entregadas, 40% por el conjunto de ejercicios extra entregados, 40% por el examen final.
 

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Bibliografía

BIBLIOGRAFÍA BÁSICA: 

Greene, W. (1998), Análisis Econométrico, Macmillan Publishing Company, New York.
Wooldridge, J.M. (2001), Introducción a la Econometría: un Enfoque Moderno. Paraninfo Thompson Learning. 

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA:

Bierens, M.J. (1993), Topics in Advanced Econometrics, Cambridge University Press.
Davidson, J. (1994), Econometric Theory, Blackwell.
Davidson, R. and J.G. MacKinnon (1993), Estimation and Inference in Econometrics, New York: Oxford University Press.
Dhrymes, P.J. (1994), Topics in Advanced Econometrics, Cambridge University Press.
Gallant, A.R. (1987), Nonlinear Statistical Models, New York: Wiley.
Goldberger, A.S. (2001),  Introducción a la Econometría, Barcelona: Ariel.
Hayashi, F. (2000), Econometrics, Princeton University Press.
Intriligator, M.D., R.G. Bodkin y C. Hsiao (1996), Econometric models, Techniques and applications, 2ª edición, Prentice Hall.
Maddala, G.S. (1983), Limited Dependent and Qualitative Variables in Econometrics. New York: Cambridge University press.
Novales, A. (1989), Econometría, McGraw-Hill, Madrid.
Wooldridge, J.M. (2002), Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. MIT Press.

 

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Comentarios y Sugerencias: Carlos Velasco carlos.velasco@uc3m.es
Ultima modificación: 16-02-2005