UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID

CURSO 2008/2009, PRIMER CUATRIMESTRE

PROGRAMA DE

ECONOMETRIA I

LICENCIATURA EN ECONOMÍA

LICENCIATURA EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS

ESTUDIOS SIMULTÁNEOS EN ECONOMÍA/ADM. DE EMPRESAS Y DERECHO

ESTUDIOS COMBINADOS EN ECONOMÍA Y PERIODISMO

Página Web: www.eco.uc3m.es/~EI/principal.htm

Departamento de Economía

TRONCAL
CURSO: 3º
CREDITOS: 7
CREDITOS ECTS: 6
CUATRIMESTRE: 1º
HORAS/SEMANA: 4

PROFESOR COORDINADOR: César Alonso-Borrego

---

OBJETIVOS:

Conocer las consecuencias del incumplimiento de los supuestos del modelo de regresión clásico sobre la estimación y la inferencia. Proponer estimadores con buenas propiedades (consistencia y eficiencia) en tales situaciones. Introducir el problema de estimación e inferencia de modelos de elección discreta. Al terminar el curso, el alumno debe conocer:
- Las consecuencias de la omisión de variables relevantes.
- Los conceptos de endogeneidad y simultaneidad y sus implicaciones.
- La estimación por variables instrumentales.
- Cómo contrastar si una variable explicativa es exógena o endógena.
- Las consecuencias de la heteroscedasticidad y la forma de realizar inferencia cuando está presente.
- La idea del estimador de mínimos cuadrados generalizados.
- La modelización de las decisiones de tipo discreto de los agentes económicos y la inferencia sobre los parámetros de los modelos resultantes.

PROGRAMA:

1. INTRODUCCIÓN. Repaso de conceptos básicos. Datos económicos y modelización econométrica. Modelo de regresión clásico. El estimador MCO y sus propiedades. Inferencia.

2. ANÁLISIS DE REGRESIÓN CON INFORMACIÓN CUALITATIVA: VARIABLES BINARIAS (O FICTICIAS). Descripción de información cualitativa. Una variable ficticia independiente única. Variables ficticias para categorías múltiples. Interacciones en las que intervienen variables ficticias.

3. OTRAS CUESTIONES SOBRE PROBLEMAS DE ESPECIFICACIÓN Y DE DATOS. Mala especificación funcional. Uso de variables proxy para variables explicativas no observables. Propiedades del estimador MCO en presencia de errores de medida. Datos incompletos, muestras no aleatorias y observaciones atípicas.

4. ESTIMACIÓN POR VARIABLES INSTRUMENTALES Y MÍNIMOS CUADRADOS EN DOS ETAPAS. Motivación: variables omitidas. Estimación VI del modelo de regresión múltiple. Mínimos cuadrados bietápicos. Soluciones VI para problemas de errores en las variables. Contrastes de endogeneidad y contrastes de restricciones de sobreidentificación. El estimador MC2E con heteroscedasticidad.

Modelos de ecuaciones simultáneas. La naturaleza de los modelos de ecuaciones simultáneas. El sesgo de simultaneidad en el estimador MCO. Identificación y estimación de una ecuación estructural.

5. HETEROCEDASTICIDAD. Consecuencias de la heterocedasticidad para el estimador MCO. Inferencia robusta a la heterocedasticidad tras estimar por MCO.

6. MODELOS DE VARIABLES DEPENDIENTES BINARIAS. El modelo lineal de probabilidad. Modelos logit y probit para respuestas binarias. Justificación económica. Interpretación.

CRITERIOS DE EVALUACIÓN:
Un examen final y trabajo individual del alumno realizado en clase.

PRÁCTICAS:
Las prácticas constituyen una parte fundamental del curso. La mayoría de las prácticas precisan del uso del ordenador con el programa Gretl. Los temas tratados en el curso se ilustran con modelos econométricos de práctica común en economía aplicada, los cuales son estimados y contrastados con bases de datos económicos reales.

BIBLIOGRAFÍA BÁSICA:

- El libro de texto del curso es Wooldridge (2006) al que hacen referencia los capítulos indicados en el programa.
- WOOLDRIDGE, J.M.: Introducción a la Econometría: Un Enfoque Moderno. 2ª edición. Thomson, 2006.

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA:

- CARRASCAL, U, Y. GONZALEZ y B. RODRÍGUEZ.: Análisis Econométrico con E-views. Ra-Ma. 2001.
- GOLDBERGER, A.S. Introducción a la Econometría. Ariel Economía. 2001.
- GOLDBERGER, A.S. Introductory Econometrics. Harvard University Press, 1999.
- GREENE, W.H.:   Análisis Econométrico, Prentice Hall, Madrid, 1998.
- WOOLDRIDGE, J.M. Introductory Econometrics. A modern approach. South-Western College Publishing. 2003. (Traducido por Thomson, 2006).

ORGANIZACIÓN DEL CURSO:

El curso se organiza en 12 semanas, pensando en destinar la última semana a compensar retrasos inesperados.

TEORÍA	EJERCICIOS	PRÁCTICAS	SEMANAS DE CLASE
1. Introducción. Datos económicos y modelización econométrica. El modelo de regresión clásico. Estimación MCO. Interpretación. Inferencia.	Hoja 1		Semanas 1 a 3
1. Análisis de regresión con información cualitativa.	Hoja 2		Semanas 3 a 4
2. Problemas de especificación	Hoja 3	Práctica 1	Semanas 5 a 6
3. Estimación por variables instrumentales. Modelos de ecuaciones simultáneas	Hoja 4	Práctica 2	Semanas 7 a 9
4. Heterocedasticidad	Hoja 5	Práctica 3	Semana 10
5. Modelos de variables dependientes binarias	Hoja 6		Semanas 11 a 12

Comentarios y Sugerencias: César Alonso-Borrego. cesar.alonso@uc3m.es
Última modificación: 23-09-2008