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 de inferencia sobre los parámetros del modelo de regresión lineal normal clásico (MRLNC), a fin de contrastar diferentes teorías económicas |
A3 A4 A6 A12
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C1
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Conocer los elementos básicos para predecir y evaluar la capacidad predictiva de un MRLNC |
A3 A4 A6
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C1 C6
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Conocer, comprender y analizar las consecuencias del incumplimiento de las hipótesis del MRLNC |
A4 A5
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C1 C3 C4
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Conocer y comprender las técnicas adecuadas para la estimación, contraste y predicción en el modelo de regresión lineal generalizado |
A11 A12
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C1 C4 C5 C6
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Conocer y aplicar los procedimientos del software apropiado para estimar, contrastar y predecir en un modelo de regresión lineal múltiple |
A3 A4 A7 A8
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C8
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Analizar desde un punto de vista crítico los resultados de la aplicación de las técnicas |
A10 A11 A12
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C1 C7 C8
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Contidos |
Temas |
Subtemas |
1. Inferencia en el modelo de regresión lineal normal clásico. |
1.1 Hipótesis de normalidad
1.2 Distribuciones de probabilidad para los estimadores
1.3 Contraste de hipótesis para los parámetros
1.4 Estimación por intervalo
1.5 Estimación máximo-verosímil (MV)
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2. Predicción en el modelo de regresión lineal clásico. |
2.1 La predicción: concepto y clases
2.2 Predicción óptima en el modelo clásico
2.3 Medidas evaluadoras de la capacidad predictiva
2.4 La estabilidad post muestral
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3. Multicolinealidad |
3.1 Concepto
3.2 Causas y consecuencias
3.3 Procedimientos para detectar la multicolinealidad
3.4 Soluciones
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4. Incumplimiento de las hipótesis del modelo de regresión lineal normal clásico |
4.1 Error de especificación
4.2 Incumplimiento de las hipótesis relativas a la perturbación
4.3 Incumplimiento de la hipótesis de rango pleno
4.4 Regresores estocásticos
4.5 Cambio estructural |
5. El modelo de regresión lineal generalizado (MRLG) |
5.1 Hipótesis
5.2 Estimación, inferencia y predicción
5.3 Heterocedasticidad: estructuras, causas, contrastes, estimación y predicción
5.4 Autocorrelación: estructuras, causas, contrastes, estimación y predicción
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Planificación |
Metodoloxías / probas |
Horas presenciais |
Horas non presenciais / traballo autónomo |
Horas totais |
Actividades iniciais |
1 |
0 |
1 |
Obradoiro |
17 |
42.5 |
59.5 |
Prácticas a través de TIC |
8 |
16 |
24 |
Proba obxectiva |
2 |
6 |
8 |
Sesión maxistral |
17 |
34 |
51 |
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Atención personalizada |
6.5 |
0 |
6.5 |
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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 |
Consisten en la presentación de la materia y la exposición detallada de las actividades que deben desarrollar los alumnos y los criterios con los que serán evaluados. |
Obradoiro |
Son sesiones interactivas en las que se realizan aplicaciones de la teoría, ejercicios, problemas y tareas prácticas, que permiten a los alumnos comprender los fundamentos teóricos de la materia y aprender a valorar, desde un punto de vista crítico, los resultados obtenidos. |
Prácticas a través de TIC |
Son sesiones interactivas dedicadas al aprendizaje de las herramientas informáticas apropiadas para efectuar aplicaciones empíricas de los métodos expuestos en las sesiones teóricas. |
Proba obxectiva |
Son pruebas escritas para evaluar el grado de aprendizaje. |
Sesión maxistral |
Consisten en la exposición oral de los conceptos y métodos por parte de los profesores, aunque deben contar con la participación activa de los alumnos. La exposición se complementa con la utilización de medios audiovisuales e incluye ejemplos y ejercicios que permiten destacar las limitaciones y las posibilidades de los métodos expuestos. |
Atención personalizada |
Metodoloxías
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Obradoiro |
Prácticas a través de TIC |
Proba obxectiva |
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Descrición |
La atención personalizada permite resolver las dudas específicas que le pueden surgir a cada alumno tanto en la comprensión de los conceptos teóricos como en su aplicación práctica. En las prácticas a través de TIC, la heterogeneidad de los estudiantes en el dominio de las herramientas informáticas hace que los problemas que se plantean durante su desarrollo sean múltiples y variados, y es necesario resolverlos de forma individualizada. En los talleres, cada alumno encuentra dificultades en puntos distintos de las aplicaciones prácticas, de manera que se hace necesario un trabajo individual con cada uno de ellos para que no pierdan el ritmo de la clase en su resolución. Para preparar la prueba objetiva, cada alumno tiene dudas específicas y requiere una atención especial.
Además de esta atención personalizada, cada alumno tendrá cuatro horas de tutorías en grupo reducido, que se utilizarán como seminarios para proceder al estudio intensivo de un caso práctico. A lo largo del curso se detallará el día y el lugar donde se impartirán. |
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Avaliación |
Metodoloxías
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Descrición
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Cualificación
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Obradoiro |
Se valorará la presencia activa de los alumnos en estas clases, en las que deberán resolver y entregar los controles, problemas, ejercicios y cuestiones que les sean propuestos, en la forma que se detallará al comienzo del curso. Estas actividades computan en la evaluación hasta un máximo de 3 puntos sobre 10. |
30 |
Proba obxectiva |
La prueba objetiva para la evaluación del aprendizaje combina preguntas conceptuales y de razonamiento con otras de contenido práctico con las que pueden adjuntarse salidas de ordenador para su interpretación. Se considera fundamental para la evaluación, computa hasta un máximo de 7 puntos sobre 10, y se exige obtener en ella un mínimo de 2.5 puntos para que sean computadas las calificaciones obtenidas por las actividades desarrolladas en los talleres. El alumno que no alcance este mínimo será calificado sólo con la nota de la prueba objetiva. El alumno que lo alcance o lo supere será calificado con la suma de las puntuaciones obtenidas en la prueba objetiva y en las actividades desarrolladas en los talleres. |
70 |
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Observacións avaliación |
CALIFICACIÓN DE NO PRESENTADO.
La calificación de no presentado corresponde únicamente al alumnado que sólo participe en actividades de evaluación que tengan una ponderación inferior al 20 por ciento sobre la calificación final, con independencia de la puntuación obtenida (Acuerdo marco para la elaboración de las guías docentes del centro).
NORMAS PARA LA REALIZACIÓN DE LAS PRUEBAS OBJETIVAS:
Está prohibido el acceso al aula de examen con cualquier dispositivo que permita el almacenamiento de información o la comunicación con el exterior, incluidos, en particular, los teléfonos móviles (Acuerdo marco para la elaboración de las guías docentes del centro). Los alumnos que los traigan, deberán apagarlos y depositarlos a la entrada del aula antes del comienzo de la prueba y los profesores no se hacen responsables de su pérdida o extravío. Durante la realización de las pruebas objetivas los alumnos sólo podrán tener a su alcance un bolígrafo y una calculadora científica no programable. Cualquier otro material necesario será facilitado por los profesores o será anunciado a través de la Plataforma Moodle con un mínimo de 10 días naturales de antelación.
Si durante la realización de un examen los profesores detectan fraude a las normas establecidas por parte de un alumno se procederá a su expulsión y se le calificará como suspenso (nota numérica 0), con independencia del proceso disciplinario que se pudiera seguir contra él (Normativa académica de evaluaciones, calificaciones y reclamaciones).
Para la realización de la prueba se puede requerir a los alumnos su identificación, que se realizará mediante cualquier documento oficial o con la tarjeta de estudiante (Normativa académica de evaluaciones, calificaciones y reclamaciones). Ningún examen será calificado mientras no se demuestre de forma fehaciente la identidad del alumno.
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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
Pena, J.B. y otros (1999). Cien ejercicios de Econometría. Pirámide
Rey, Carla (2012). Diapositivas para el desarrollo de las clases presenciales.
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 |
A medida que se avanza en el conocimiento de las técnicas econométricas es recomendable la lectura de artículos en los que se han aplicado para resolver problemas reales de la economía, tales como los que pueden encontrarse en acceso libre en http://www.us.es/economet.
Se utilizarán, además, otros libros de texto, distintas fuentes de datos y material disponible en la red, que se detallarán a lo largo del 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 |
Principios de Microeconomía/611G02001 | Principios de Macroeconomía/611G02005 | Estatística I/611G02006 | Matemáticas I/611G02009 | Matemáticas II/611G02010 | Estatística e Introdución á Econometría/611G02014 |
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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 asignatura. |
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