1) La calificación de cada alumno se obtendrá combinando los resultados de la evaluación continua a lo largo del período 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 materia. El alumno que no alcance esta puntuación mínima, será calificado con un máximo de 4 puntos.

3) En ningún caso a 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 si reserva exclusivamente a las personas que solo participaran 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, cualquier 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.

Resultados de aprendizaje	Competencias del título
Conocer y comprender algunas técnicas sencillas de inferencia sobre os parámetros del modelo de regresión lineal normal clásico.	A1 A2 A3 A4 A7 A9 A10 A12 A13	C3 C4 C5 C6 C7 C8
Saber valorar la utilidad de un modelo econométrico para predecir.	A1 A2 A3 A4 A7 A9 A10 A12 A13	C3 C4 C5 C6 C7 C8
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	C3 C4 C5 C6 C7 C8
Utilizar herramientas informáticas adecuadas para la aplicación de las competencias anteriores.	A7 A10 A12	C3

Tema	Subtema
1) El modelo de regresión lineal normal clásico (MRLNC).	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.
2) Inferencia en el modelo de regresión lineal normal clásico.	2.1 Estimación por mínimos cuadrados restringidos (MCR). 2.2 Contrastación de hipótesis sobre los parámetros del modelo. 2.3 Estimación por intervalo de los parámetros del modelo. 2.4 Estimación máximo-verosímil (MV).
3) Predicción en el modelo de regresión lineal clásico.	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.
4) Multicolinealidad.	4.1 Concepto y causas. 4.2 Consecuencias. 4.3 Identificación del problema. 4.4 La selección de regresores.
5) El modelo de regresión lineal generalizado (MRLG).	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.

Metodologías / pruebas	Competéncias	Horas presenciales	Horas no presenciales / trabajo autónomo	Horas totales
Actividades iniciales		3	0	3
Sesión magistral		17	34	51
Taller		15	30	45
Prueba mixta		2	9	11
Prácticas a través de TIC		7	28	35

Atención personalizada		5	0	5

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

Metodologías	Descripción
Actividades iniciales	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 materia de Introducción a la Econometría anteriormente cursada.
Sesión magistral	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.
Taller	Docencia interactiva dedicada a la solución de ejercicios en los que se aplican los conceptos teóricos.
Prueba 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.

Metodologías	Competéncias	Descripción	Calificación
Taller		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
Prueba 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

Observaciones evaluación
1) La calificación de cada alumno se obtendrá combinando los resultados de la evaluación continua a lo largo del período 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 materia. El alumno que no alcance esta puntuación mínima, será calificado con un máximo de 4 puntos. 3) En ningún caso a 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 si reserva exclusivamente a las personas que solo participaran 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, cualquier 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.

Básica	Carrascal, U., González, Y. y Rodríguez, B. (2000). Análisis Econométrico con EViews. Ra-ma Guisán, M.C. (1997). Econometría. McGraw-Hill Arranz, M., Lodeiro, M. y Ramil, M. (2004). Introducción a la Econometría. Notas, ejercicios y aplicaciones. ISBN 84-688-6035-2 Ramil, M., Rey, C., Lodeiro, M. y Arranz, M. (2012). Introducción a la Econometría. Teoría y práctica. Noroeste S.L. ISBN 13:978-84-92794-64-5 Arranz, M. (2014). Material para el desarrollo de las clases. Moodle

Complementária	Gujarati, D. y Porter, D. (2011). Econometría. McGraw-Hill Matilla, M.; Pérez, P.; Sanz, B. (2013). Econometría y Predicción . McGraw-Hill Maddala, G.S. (1996). Introducción a la Econometría. Prentice Hall Wooldridge, J. (2005). Introducción a la Econometría. Un enfoque moderno. Thomson
	É posible que se utilicen outros libros de texto, fontes de datos e material dispoñible na rede. Irase detallando durante o curso.