Competencias do título |
Código
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Competencias da titulación
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Resultados de aprendizaxe |
Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) |
Competencias da titulación |
Conocer y comprender algunas técnicas sencillas de inferencia sobre los parámetros del modelo de regresión lineal normal clásico. |
A1 A2 A3 A4 A7 A9 A10 A12 A13
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C3 C4 C5 C6 C7 C8
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Saber valorar la utilidad de un modelo econométrico para predecir |
A1 A2 A3 A4 A7 A9 A10 A12 A13
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C3 C4 C5 C6 C7 C8
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Conocer y comprender las técnicas adecuadas para la estimación y contraste en el modelo de regresión lineal generalizado. |
A1 A2 A3 A4 A7 A9 A10 A12 A13
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C3 C4 C5 C6 C7 C8
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Utilizar herramientas informáticas adecuadas para la aplicación de las competencias anteriores |
A7 A10 A12
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C3
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Contidos |
Temas |
Subtemas |
1) El modelo de regresión lineal normal clásico (MRLNC).
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1.1 Normalidad de las perturbaciones.
1.2 Distribución muestral de los estimadores.
1.3 Distribución muestral de la suma de cuadrados de errores.
1.4 Estadísticos de interés para la estimación de parámetros y el contraste de hipótesis.
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2) Inferencia en el modelo de regresión lineal normal clásico.
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2.1 Estimación por intervalo de los parámetros del modelo.
2.2 Estimación por mínimos cuadrados restringidos (MCR).
2.3 Contrastación de hipótesis sobre los parámetros del modelo.
2.4 Estimación máximo-verosímil (MV)
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3) Predicción en el modelo de regresión lineal clásico.
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3.1 La predicción: concepto y clases.
3.2 Predicción óptima en el modelo clásico.
3.3 Medidas evaluadoras de la capacidad predictiva de un modelo.
3.4 Análisis de la estabilidad post muestral.
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4) Multicolinealidad. |
4.1 Concepto y causas.
4.2 Consecuencias.
4.3 Identificación del problema.
4.4 La selección de regresores.
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5) El modelo de regresión lineal generalizado (MRLG).
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5.1 Hipótesis del modelo.
5.2 Los estimadores mínimo cuadrático generalizados.
5.3 Heterocedasticidad: causas, contrastes, estimación y predicción.
5.4 Autocorrelación: causas, contrastes, estimación y predicción.
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Planificación |
Metodoloxías / probas |
Horas presenciais |
Horas non presenciais / traballo autónomo |
Horas totais |
Actividades iniciais |
3 |
0 |
3 |
Sesión maxistral |
17 |
34 |
51 |
Obradoiro |
15 |
30 |
45 |
Proba mixta |
2 |
9 |
11 |
Prácticas a través de TIC |
7 |
28 |
35 |
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Atención personalizada |
5 |
0 |
5 |
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*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado |
Metodoloxías |
Metodoloxías |
Descrición |
Actividades iniciais |
El curso comenzará con una sesión expositiva en la que se presentará la materia, se expondrán con detalle el trabajo a desarrollar por los alumnos y los criterios de evaluación y, se repasarán los conceptos básicos de la asignatura de Introducción a la Econometría anteriormente cursada.
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Sesión maxistral |
Docencia expositiva consistente en lecciones impartidas por los profesores, en las que se desarrollará el contenido teórico del programa mediante exposición oral complementada por medios audiovisuales.
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Obradoiro |
Docencia interactiva dedicada a la solución de ejercicios en los que se aplican los conceptos teóricos.
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Proba mixta |
Permite preguntas de desarrollo y preguntas de respuesta múltiple, de ordenación, de respuesta breve, de discriminación de completar y/o de asociar. |
Prácticas a través de TIC |
Sesiones interactivas dedicadas a la presentación y aplicación de las herramientas informáticas relacionadas con los contenidos del programa.
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Atención personalizada |
Metodoloxías
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Obradoiro |
Prácticas a través de TIC |
Proba mixta |
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Descrición |
- Resolución de las dudas específicas de cada alumno que se puedan suscitar en la comprensión de los conceptos teóricos o en su aplicación práctica.
- Adaptación de la enseñanza de las herramientas informáticas a las características de cada alumno.
- Sesiones para preparar las pruebas objetivas.
- Tratamiento de todas las cuestiones relacionadas con el trabajo que los alumnos hayan de realizar como parte del proceso de aprendizaje.
- Se formarán dos subgrupos de 15 alumnos. Cada uno de ellos tendrá una tutoría de 4 horas de duración, repartidas en dos sesiones de 2 horas cada una. Se avisará en clase, con antelación, sobre el lugar y la fecha en que se van a celebrar.
- La atención se prestará en las horas de clase previstas para esta actividad y en horario de tutorías.
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Avaliación |
Metodoloxías
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Descrición
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Cualificación
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Obradoiro |
Se trata de la evaluación continua. Los alumnos deberán tener presencia activa en estas clases, y deberán resolver y entregar los ejercicios y cuestiones que les sean propuestos y, en la forma que les será indicada. |
30 |
Proba mixta |
Se trata del examen final. Prueba escrita para la evaluación del aprendizaje. Podrá combinar distintos tipos de preguntas de tipo teórico y práctico |
70 |
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Observacións avaliación |
1) La calificación de cada alumno se obtendrá combinando los resultados de la evaluación continua a lo largo del periodo lectivo y la nota que obtenga en la prueba mixta. La evaluación continua pondera un 30% de la calificación (máximo 3.0 puntos), y la prueba mixta el restante 70% (máximo 7.0 puntos).
2) La prueba mixta se considera fundamental en la evaluación, por lo que será necesario obtener en ella un mínimo de 2.5 puntos para superar la asignatura. El alumno que no alcance esta puntuación mínima, será calificado con un máximo de 4 puntos.
3) En ningún caso la parte de la nota correspondiente a la evaluación continua se podrá obtener en el examen final. En cualquier circunstancia, dicho examen supondrá como máximo 7.0 puntos.
4) Según el Acuerdo marco para la elaboración de las guías docentes del Centro:
4.1 "La calificación de No Presentado se reserva exclusivamente a las personas que sólo hayan participado en actividades que, en conjunto, supongan menos del 20% de la nota final". Por tanto, todos los alumnos que se presenten a actividades que supongan un mínimo del 20% de la nota final, cualquiera que sea la puntuación obtenida en las mismas, tendrán una calificación numérica en la materia.
4.2. "Está prohibido el acceso al aula de examen con cualquier dispositivo que permita el almacenamiento de información o la comunicación con el exterior". Los alumnos que los traigan, deberán apagarlos y depositarlos a la entrada del aula antes del comienzo de la prueba; los profesores no se hacen responsables de su pérdida o extravío.
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Fontes de información |
Bibliografía básica
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Carrascal, U., González, Y. y Rodríguez, B. (2000). Análisis Econométrico con EViews. Ra-ma
Arranz, M. (2012). Diapositivas para el desarrollo de las clases presenciales. Moodle
Guisán, M.C. (1997). Econometría. McGraw-Hill
Martín, G., Labeaga, J.M. y Mochón, F. (1997). Introducción a la Econometría. Prentice Hall
Arranz, M., Lodeiro, M. y Ramil, M. (2004). Introducción a la Econometría. Notas, ejercicios y aplicaciones. ISBN 84-688-6035-2 |
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Bibliografía complementaria
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Gujarati, D. (2010). Econometría. McGraw-Hill
Maddala, G.S. (1996). Introducción a la Econometría. Prentice Hall
Wooldridge, J. (2005). Introducción a la Econometría. Un enfoque moderno. Thomson |
Es posible que se utilicen otros libros de texto, fuentes de datos y material disponible en la red. Se irá detallando durante el curso. |
Recomendacións |
Materias que se recomenda ter cursado previamente |
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Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
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Materias que continúan o temario |
Estatística I/611G01006 | Matemáticas I/611G01009 | Matemáticas II/611G01010 | Microeconomía e Mercados/611G01012 | Estatística II/611G01014 | Macroeconomía/611G01017 | Métodos Estatísticos e Introdución á Econometría/611G01019 |
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Observacións |
Esta materia es la continuación de Introducción a la Econometría. Como consecuencia, es muy importante que los alumnos estén familiarizados con el contenido de dicha asignaura.
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