Se requieren conocimientos de inglés, especialmente en la comprensión lectora, ya que una parte del material que se facilitará al alumno está en esta lengua.

En la segunda oportunidad se podrá
recuperar un 100% de la nota a través de un trabajo tutelado. Los/las
alumnos/as que aprueben la asignatura en la primera oportunidad, no podrán
presentarse a la segunda oportunidad.

Las condiciones de
evaluación de la oportunidad adelantada serán específicas para esta
oportunidad, que será evaluada por medio de un único trabajo tutelado, que
supondrá un 100% da cualificación final. Los/as alumnos/as con dedicación a
tiempo parcial o dispensa académica de asistencia a clase serán evaluados con
los mismos criterios que los/las de tiempo completo. Calificación de no
presentado: Corresponde al alumno, cuando solo participe de actividades de
evaluación que tengan una ponderación inferior al 20% sobre la calificación
final, con independencia de la calificación alcanzada. El estudiante ha de acreditar su
personalidad de acuerdo con la normativa vigente.

Las tutorias, y tutorias de grupo reducido se realizarán siempre de manera no presencial.

Si hay circumnstancias que así lo aconsejan de diversa índole, la asignatura podrá pasarse a modo semi-presencial aun cuando no se hubiese producido un cambio en la situación sanitaria general.

Durante un período semipresencial (o no presencial), parte (o todas) as metodologías se realizarán mediante herramientas telemáticas: Moodle, Teams e email.

Resultados de aprendizaje	Competencias del título
Comprender las herramientas matemáticas básicas, necesarias para la formalización del comportamiento económico.	AM1 AM8 AM10 AM12		CM1 CM3 CM4 CM7
Adquirir habilidades en la búsqueda, identificación e interpretación de fuentes de información económica relevante y de su contenido.	AM1 AM8 AM10 AM12		CM1 CM3 CM4 CM7
Ser capaz de formular modelos simples de relación de las variables económicas, basados en la utilización de instrumentos técnicos.	AM1 AM8 AM10 AM12	BM6 BM13	CM1 CM3 CM4 CM7
Evaluar, utilizando técnicas empíricas, las consecuencias de distintas alternativas de acción y seleccionar las más idóneas.	AM1 AM8 AM10 AM12	BM6	CM1 CM3 CM4 CM7
Fomentar la actitud crítica y autocrítica. Tener capacidad para generar reflexiones propias sobre problemas de naturaleza económica y sus efectos sociales y éticos.	AM8 AM10 AM12	BM6 BM13	CM1 CM4 CM7
Autocontrol en el sistema de trabajo, con respecto a tiempo y planificación.	AM10	BM6	CM1 CM3 CM4 CM7
Fomentar el espíritu investigador, desarrollando la capacidad para analizar problemas nuevos con los instrumentos adquiridos.	AM1 AM8 AM10 AM12	BM6 BM13	CM1 CM4 CM7
Adquirir competencias ligadas a la búsqueda de organización de documentación y a la presentación del trabajo de forma adecuada a la audiencia.	AM1 AM8 AM10 AM12	BM6 BM13	CM1 CM3 CM4 CM7
Leer y comunicarse en inglés en el ámbito profesional. Capacidad de elaborar informes de asesoramiento económico.			CM7
Respeto a los valores éticos y cívicos. Compromiso ético con el trabajo. Capacidad para trabajar en equipo.	AM10		CM4
Responsabilidad y capacidad de asumir compromisos. Habilidades para argumentar de forma coherente e inteligible, tanto de forma oral como escrita.	AM10		CM2 CM4 CM7

Tema	Subtema
Tema 1.- Modelos de variables dependientes limitadas y correcciones en la selección muestral	1.1. Modelos logit y probit para respuesta binaria 1.2. El modelo tobit para respuestas de solución de esquina 1.3. El modelo de regresión de Poisson 1.4. Modelos de regresión censurada y truncada 1.5. Correcciones de la selección muestral
Tema 2.- Modelos con datos de panel	2.1. Combinación de cortes transversales en el tiempo: métodos simples para datos de panel 2.1.1. Combinación independiente de cortes transversales en el tiempo 2.1.2. Análisis de datos de panel para un periodo de dos años 2.1.3. Diferenciación con más de dos periodos 2.2. Métodos avanzados para datos de panel 2.2.1. Estimación de efectos fijos 2.2.2. Modelos de efectos aleatorios 2.2.3. Aplicación de métodos de datos de panel a otras estructuras de datos 2.3 Evaluación de políticas publicas
Tema 3.- Regresión cuantílica y otras técnicas econométricas. Modelos de econometría espacial.	3.1. Regresión cuantílica 3.2. Bootstrap 3.3. Regresión no paramétrica 3.4. Modelos de econometría espacial

Metodologías / pruebas	Competéncias	Horas presenciales	Horas no presenciales / trabajo autónomo	Horas totales
Sesión magistral	A1 A8 A12 B6 B13 C1 C3 C4 C7	10	19	29
Trabajos tutelados	A1 A8 A10 A12 B6 B13 C1 C2 C3 C4 C7	1	19	20
Prácticas a través de TIC	A1 A8 A10 A12 B6 B13 C1 C3 C4 C7	5	20	25

Atención personalizada		1	0	1

(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías	Descripción
Sesión magistral	Exposición oral, apoyada en medios audiovisuales, que incluye conceptos teóricos y ejemplos prácticos.
Trabajos tutelados	Cada alumno debe realizar, bajo tutela, un trabajo con datos reales aplicando las técnicas que se les han enseñado en el curso.
Prácticas a través de TIC	Los alumnos deben realizar, con el apoyo y dirección de los profesores, las aplicaciones empíricas que les sean propuestas.

Metodologías	Competéncias	Descripción	Calificación
Trabajos tutelados	A1 A8 A10 A12 B6 B13 C1 C2 C3 C4 C7	Trabajo individual de hasta 1000 palabras	100

Observaciones evaluación
Se requieren conocimientos de inglés, especialmente en la comprensión lectora, ya que una parte del material que se facilitará al alumno está en esta lengua. En la segunda oportunidad se podrá recuperar un 100% de la nota a través de un trabajo tutelado. Los/las alumnos/as que aprueben la asignatura en la primera oportunidad, no podrán presentarse a la segunda oportunidad. Las condiciones de evaluación de la oportunidad adelantada serán específicas para esta oportunidad, que será evaluada por medio de un único trabajo tutelado, que supondrá un 100% da cualificación final. Los/as alumnos/as con dedicación a tiempo parcial o dispensa académica de asistencia a clase serán evaluados con los mismos criterios que los/las de tiempo completo. Calificación de no presentado: Corresponde al alumno, cuando solo participe de actividades de evaluación que tengan una ponderación inferior al 20% sobre la calificación final, con independencia de la calificación alcanzada. El estudiante ha de acreditar su personalidad de acuerdo con la normativa vigente. Las tutorias, y tutorias de grupo reducido se realizarán siempre de manera no presencial. Si hay circumnstancias que así lo aconsejan de diversa índole, la asignatura podrá pasarse a modo semi-presencial aun cuando no se hubiese producido un cambio en la situación sanitaria general. Durante un período semipresencial (o no presencial), parte (o todas) as metodologías se realizarán mediante herramientas telemáticas: Moodle, Teams e email.

Básica
	• Cameron, A.C. & Trivedi, P. (2005). Microeconometrics: Methods and Applications, Cambridge University Press. Capítulos 4.6, 9, 11, 14, 16, 17, 20, 21, 22, 23, 24 y 25. http://cameron.econ.ucdavis.edu/mmabook/mma.html • Wooldridge, J. M., Introductory Econometrics: A Modern Approach, 4ta Edición, Cenage, Capítulos 13, 14, 17. • Koenker, Roger, and Kevin F. Hallock (2001), Quantile Regression, Journal of Economic Perspectives 15 (4), 143-156. www.econ.uiuc.edu/~roger/research/rq/QRJEP.pdf • Hansen, B. (2018), Econometrics, Chapters 13, 17. https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ • Software básico: Gretl. http://gretl.sourceforge.net/ y R: www.r-project.org. RStudio (Versión Desktop- Open Source Edition): www.rstudio.com, https://cran.r-project.org/web/packages/wooldridge/index.html
Complementária
	• Hansen, B. (2018), Econometrics, Chapters 16, 21. https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ • Wooldridge, J. M. (2002), Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts London, England.

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