1) Para superar la asignatura han de obtenerse al menos 5 puntos, con un mínimo de 2.5 en la prueba objetiva.

2) El sistema de evaluación será aplicado, tal y como se describe en el apartado anterior, en todas y cada una de las oportunidades y a todos los alumnos, con independencia de su situación académica.

3) Los alumnos con dedicación parcial están exentos de asistencia excepto en las fechas de realización de las pruebas de evaluación.

4) La calificación de no presentado corresponde únicamente al alumnado que participe en actividades de evaluación que tengan una ponderación inferior al 20 por ciento de la calificación total.

5) Como es preceptivo, las pruebas de evaluación se regirán por la normativa de evaluación, revisión y reclamación de las calificaciones de los estudios de grado y master universitario (https://www.udc.es/export/sites/udc/normativa/_galeria_down/academica/Normas_avaliacion_revision_reclamacion_consolidado_l.pdf). Se recomienda prestar especial atención a los artículos 10 (Identificación de los estudiantes) y 14 (Comisión de fraude
y responsabilidades disciplinarias).

Resultados de aprendizaje	Competencias del título
Conocer y utilizar adecuadamente algunas técnicas de inferencia estadística y comprender los resultados de su aplicación empírica.	A3 A4 A6 A8 A12	B3 B4 B5	C1
Conocer y valorar la utilidad de los modelos econométricos en el campo de la predicción.	A3 A4 A6	B1	C1 C5 C6
Conocer y aplicar los procedimientos del software apropiado para estimar, contrastar y predecir en un modelo de regresión lineal múltiple.	A3 A4 A8 A9 A10	B2	C8
Analizar, desde un punto de vista crítico, los resultados de la aplicación de las técnicas e instrumentos que se utilizan en el ámbito de la disciplina.	A11 A12	B10	C1 C4 C7 C8

Tema	Subtema
1. El modelo de regresión lineal clásico.	1.1. Revisión de las hipótesis y del proceso de estimación de los parámetros del modelo. 1.2. Propiedades de los estimadores. 1.3. Análisis de la bondad del ajuste.
2. Inferencia en el modelo clásico.	2.1. Hipótesis de normalidad. 2.2. Distribuciones de probabilidad de los estimadores. 2.3. Contraste de hipótesis para los parámetros. 2.4. Estimación por intervalo. 2.5. Estimación máximo-verosímil.
3. Predicción en el modelo clásico.	3.1. La predicción: concepto y clases. 3.2. Predicción óptima en el modelo clásico. 3.3. Medidas evaluadoras de la capacidad predictiva. 3.4. La estabilidad postmuestral.
4. Multicolinealidad.	4.1. Concepto. 4.2. Causas y consecuencias. 4.3. Procedimientos para detectar la multicolinealidad. 4.4. Posibles formas de actuar. 4.5. Selección de regresores.

Metodologías / pruebas	Competéncias	Horas presenciales	Horas no presenciales / trabajo autónomo	Horas totales
Actividades iniciales	A9	1	0	1
Taller	A3 A12	17	42.5	59.5
Prácticas a través de TIC	A4 A6 C1 C4	8	16	24
Prueba objetiva	A3 A8 A9	2	6	8
Sesión magistral	A10 A11 B1 B2 B3 B4 B5 B10 C5 C6 C7 C8	17	34	51

Atención personalizada		6.5	0	6.5

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

Metodologías	Descripción
Actividades iniciales	Consisten en la presentación de la materia y la exposición detallada de las actividades que deben desarrollar los alumnos y de los criterios con los que serán evaluados.
Taller	Cada taller es una sesión interactiva en la que se realizan aplicaciones, ejercicios y problemas 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.
Prueba objetiva	Prueba escrita para evaluar el grado de aprendizaje.
Sesión magistral	Cada sesión magistral consiste en la exposición oral, por parte de los profesores, de conceptos y métodos, aunque debe 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.

Metodologías	Competéncias	Descripción	Calificación
Taller	A3 A12	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 computarán en la evaluación hasta un máximo de 3 puntos sobre 10.	30
Prueba objetiva	A3 A8 A9	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. Esta prueba computará en la evaluación hasta un máximo de 7 puntos sobre 10.	70

Observaciones evaluación
1) Para superar la asignatura han de obtenerse al menos 5 puntos, con un mínimo de 2.5 en la prueba objetiva. 2) El sistema de evaluación será aplicado, tal y como se describe en el apartado anterior, en todas y cada una de las oportunidades y a todos los alumnos, con independencia de su situación académica. 3) Los alumnos con dedicación parcial están exentos de asistencia excepto en las fechas de realización de las pruebas de evaluación. 4) La calificación de no presentado corresponde únicamente al alumnado que participe en actividades de evaluación que tengan una ponderación inferior al 20 por ciento de la calificación total. 5) Como es preceptivo, las pruebas de evaluación se regirán por la normativa de evaluación, revisión y reclamación de las calificaciones de los estudios de grado y master universitario (https://www.udc.es/export/sites/udc/normativa/_galeria_down/academica/Normas_avaliacion_revision_reclamacion_consolidado_l.pdf). Se recomienda prestar especial atención a los artículos 10 (Identificación de los estudiantes) y 14 (Comisión de fraude y responsabilidades disciplinarias).

Básica	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. Guisán, M.C. (1997). Econometría. McGraw-Hill. Martin, G.; Labeaga, J.M. y Mochón, F. (1997). Introducción a la Econometría. Prentice-Hall. Ramil, M.; Rey, C.; Lodeiro, M.; Arranz, M. (2013). Introducción a la Econometría. Teoría y práctica. Reprografía Noroeste, S.L.

Complementária	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 enfocados a 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.

Otros comentarios
1) Esta materia es la continuación de la Introducción a la Econometría; por tanto, es muy importante que los alumnos estén familiarizados con su contenido. Se recomienda revisar el material correspondiente a esta asignatura antes o al inicio del cuatrimestre. 2) La profesora Matilde Arranz Pérez, que tiene el encargo docente de los grupos B y D, impartirá la materia en gallego.