Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura
- Profesores: Víctor J. Cano Fernández (grupos 1 y 2) y Francisco J. Martín Álvarez (grupo 2)
TEMA 1 CONCEPTO, CONTENIDO Y ESTRATEGIA DE LA INVESTIGACION ECONOMETRICA
1.1.- La investigación económica y los modelos econométricos
1.2.- Desarrollo histórico y panorama actual
1.3.- Precisión del concepto y delimitación del contenido. Fases de la investigación en econometría
1.4.- Especificación del modelo: tipos de relaciones, variables y parámetros
TEMA 2 EL MODELO DE REGRESION LINEAL MULTIPLE (I): ESPECIFICACION Y ESTIMACION
2.1.- Especificación del modelo: Formulación e hipótesis básicas
2.2.- Métodos de estimación: Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) y Máxima Verosimilitud (MV). Propiedades de los estimadores
2.3.- Modelo de regresión simple
2.4.- Distribución de los residuos
2.5.- Medidas de bondad del ajuste. Análisis de la Varianza
TEMA 3 EL MODELO DE REGRESION LINEAL MULTIPLE (II): CONTRASTES Y RESTRICCIONES
3.1.- Contrastes de hipótesis sobre parámetros
3.2.- Restricciones sobre parámetros. La utilización de la información “a priori”
3.3.- Mínimos Cuadrados Restringidos (MCR): estimación y propiedades
TEMA 4 EL MODELO DE REGRESION LINEAL MULTIPLE (III): PREDICCION Y ANALISIS ESTRUCTURAL
4.1.- Análisis estructural
4.2.- Predicción: predicción puntual y por intervalos. Evaluación de la capacidad predictiva
4.3.- El modelo de regresión lineal múltiple: aplicaciones y análisis de casos concretos
TEMA 5 PROBLEMAS CON LA INFORMACION MUESTRAL. MULTICOLINEALIDAD
5.1.- Definición, grados y consecuencias en la estimación MCO
5.2.- Detección y valoración de su importancia
5.3.- Soluciones posibles
TEMA 6 VARIABLES EXOGENAS CUALITATIVAS
6.1.- Especificación de modelos con variables exógenas cualitativas. Interpretación de los coeficientes
6.2.- Estimación por MCO en modelos con variables exógenas cualitativas
6.3.- Planteamiento y análisis de diversas aplicaciones del modelo de regresión lineal múltiple con variables exógenas cualitativas: cambio estructural y efectos estacionales
TEMA 7 MODELO DE REGRESIÓN CON PERTURBACIONES NO ESFÉRICAS.
7.1.- Planteamiento general. Causas de la no esfericidad de las perturbaciones
7.2.- Consecuencias de la estimación por MCO
7.3.- Método de los Mínimos Cuadrados Generalizados (MCG) y Máxima verosimilitud
TEMA 8 HETEROCEDASTICIDAD
8.1.- Definición y causas de la heterocedasticidad
8.2.- Contrastes de heterocedasticidad
8.3.- Estimador MCG. Propiedades
TEMA 9 AUTOCORRELACIÓN
9.1.- Definición, causas y tipos de autocorrelación
9.2.- Contrastes de autocorrelación
9.3.- Métodos de estimación para modelos con perturbaciones autocorrelacionadas
9.4.- Predicción en presencia de autocorrelación
TEMA 1 CONCEPTO, CONTENIDO Y ESTRATEGIA DE LA INVESTIGACION ECONOMETRICA
1.1.- La investigación económica y los modelos econométricos
1.2.- Desarrollo histórico y panorama actual
1.3.- Precisión del concepto y delimitación del contenido. Fases de la investigación en econometría
1.4.- Especificación del modelo: tipos de relaciones, variables y parámetros
TEMA 2 EL MODELO DE REGRESION LINEAL MULTIPLE (I): ESPECIFICACION Y ESTIMACION
2.1.- Especificación del modelo: Formulación e hipótesis básicas
2.2.- Métodos de estimación: Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) y Máxima Verosimilitud (MV). Propiedades de los estimadores
2.3.- Modelo de regresión simple
2.4.- Distribución de los residuos
2.5.- Medidas de bondad del ajuste. Análisis de la Varianza
TEMA 3 EL MODELO DE REGRESION LINEAL MULTIPLE (II): CONTRASTES Y RESTRICCIONES
3.1.- Contrastes de hipótesis sobre parámetros
3.2.- Restricciones sobre parámetros. La utilización de la información “a priori”
3.3.- Mínimos Cuadrados Restringidos (MCR): estimación y propiedades
TEMA 4 EL MODELO DE REGRESION LINEAL MULTIPLE (III): PREDICCION Y ANALISIS ESTRUCTURAL
4.1.- Análisis estructural
4.2.- Predicción: predicción puntual y por intervalos. Evaluación de la capacidad predictiva
4.3.- El modelo de regresión lineal múltiple: aplicaciones y análisis de casos concretos
TEMA 5 PROBLEMAS CON LA INFORMACION MUESTRAL. MULTICOLINEALIDAD
5.1.- Definición, grados y consecuencias en la estimación MCO
5.2.- Detección y valoración de su importancia
5.3.- Soluciones posibles
TEMA 6 VARIABLES EXOGENAS CUALITATIVAS
6.1.- Especificación de modelos con variables exógenas cualitativas. Interpretación de los coeficientes
6.2.- Estimación por MCO en modelos con variables exógenas cualitativas
6.3.- Planteamiento y análisis de diversas aplicaciones del modelo de regresión lineal múltiple con variables exógenas cualitativas: cambio estructural y efectos estacionales
TEMA 7 MODELO DE REGRESIÓN CON PERTURBACIONES NO ESFÉRICAS.
7.1.- Planteamiento general. Causas de la no esfericidad de las perturbaciones
7.2.- Consecuencias de la estimación por MCO
7.3.- Método de los Mínimos Cuadrados Generalizados (MCG) y Máxima verosimilitud
TEMA 8 HETEROCEDASTICIDAD
8.1.- Definición y causas de la heterocedasticidad
8.2.- Contrastes de heterocedasticidad
8.3.- Estimador MCG. Propiedades
TEMA 9 AUTOCORRELACIÓN
9.1.- Definición, causas y tipos de autocorrelación
9.2.- Contrastes de autocorrelación
9.3.- Métodos de estimación para modelos con perturbaciones autocorrelacionadas
9.4.- Predicción en presencia de autocorrelación
Actividades a desarrollar en otro idioma
Consulta de los manuales en inglés relacionados en la bibliografía complementaria y del material docente disponible en el aula virtual de la asignatura que permiten profundizar en los conceptos y adquirir el vocabulario propio de la econometría (elaboración de un glosario de términos en inglés).
