Pla docent de l'assignatura

 

 
Català English Tanca imatge de maquetació

 

Imprimeix

 

El rector de la Universitat de Barcelona ha resolt, en data 3 d’abril de 2020, d’acord amb el president de la Generalitat, la consellera d’Empresa i Coneixement, i els rectors i rectores de les altres universitats catalanes, suspendre la docència presencial corresponent al segon quadrimestre fins a la finalització del curs. Aquest fet obliga a adaptar la planificació de la docència presencial a la modalitat de docència en línia i en conseqüència també pot implicar la modificació d’alguns dels apartats del pla docent de les assignatures. La descripció dels canvis es recull en una addenda al final del pla docent original.



Dades generals

 

Nom de l'assignatura: Econometria

Codi de l'assignatura: 361238

Curs acadèmic: 2019-2020

Coordinació: Ramon Jose Alemany Leira

Departament: Departament d'Econometria, Estadística i Economia Aplicada

Crèdits: 6

Programa únic: S

 

 

Hores estimades de dedicació

Hores totals 150

 

Activitats presencials i/o no presencials

60
 

-  Teoricopràctica

Presencial

  

30
 

-  Pràctiques d'ordinadors

Presencial

  

30

Treball tutelat/dirigit

40

Aprenentatge autònom

50

 

 

Competències que es desenvolupen

 

   -

Treball en equip (capacitat de col·laborar amb els altres i de contribuir a un projecte comú / capacitat de col·laborar en equips interdisciplinaris i en equips multiculturals).
   -

Capacitat de reunir i d'interpretar dades rellevants que permetin d'emetre informes raonats i obtenir conclusions en problemes científics o d'altres àmbits que requereixin eines matemàtiques.
   -

Saber aplicar els coneixements adquirits i la capacitat d'anàlisi a la resolució de problemes en contextos acadèmics i professionals.
   -

Capacitat de proposar, modelitzar, analitzar, validar i interpretar situacions i problemes reals, adaptant els models teòrics a les necessitats específiques de les diferents àrees d'aplicació.

Objectius d'aprenentatge

 

Referits a coneixements


L’objectiu genèric de l’assignatura és dominar les tècniques economètriques més habituals utilitzades avui en dia pels professionals, tant de l’economia i l’empresa com d’altres disciplines en tasques de recerca aplicada.

 

Conèixer i comprendre les eines i tècniques d’anàlisi associades a la utilització del model de regressió lineal múltiple.

 

Identificar les propietats dels diferents mètodes d’estimació del model de regressió lineal múltiple i conèixer els avantatges i inconvenients de cadascun.

 

Referits a habilitats, destreses

Interpretar de manera rigorosa i correcta els resultats de l’estimació d’un model de regressió lineal múltiple en les seves possibles especificacions.

 

Identificar, per a cada model particular, quines de les hipòtesis habituals d’estimació són més raonables i quines ho són menys.

 

Valorar de manera crítica les conclusions que s’extreuen d’un model de regressió, tenint en compte les propietats de les variables analitzades i les característiques de les dades disponibles.

 

Aplicar les pautes de treball correctes en cadascuna de les etapes necessàries a l’hora d’utilitzar un model de regressió lineal múltiple: l’especificació, l’estimació, la validació i la interpretació.

 

Referits a actituds, valors i normes

Desenvolupar l’interès per l’anàlisi i la recerca aplicada basada en la utilització de les tècniques economètriques i de modelització.

 

 

Blocs temàtics

 

1. Introducció

1.1. Concepte i estratègia de la investigació economètrica

1.2. Models econòmics i models economètrics. Components i tipologia

1.3. Etapes en la investigació economètrica

2. El model de regressió lineal múltiple: especificació i estimació

2.1. Especificació del model

2.2. Les hipòtesis bàsiques del model de regressió lineal múltiple estàndard

2.3. Estimació per mínims quadrats ordinaris (MQO)

2.4. Propietats de l’estimació per MQO

2.5. Estimació per màxima versemblança

3. El model de regressió lineal múltiple: validació i predicció

3.1. Mesures de bondat d’ajust del model

3.2. Contrast d’hipòtesi

3.3. Estimació amb restriccions lineals

3.4. Anàlisi de la variància

3.5. Predicció puntual i per interval

4. Errors d’especificació i problemes amb les dades

4.1. Detecció d’errors a la manera funcional

4.2. Especificació errònia de les variables explicatives

4.3. Permanència versus canvi estructural

4.4. Multicol·linealitat

4.5. Detecció de dades atípiques i influents

5. Incompliment de les hipòtesis bàsiques del terme de pertorbació

5.1. Matrius de variàncies i covariàncies escalars i no escalars

5.2. Estimació per mínims quadrats ordinaris (MQO) i propietats

5.3. Estimació per mínims quadrats generalitzats (MQG) i propietats

5.4. Estimació per màxima versemblança i propietats

6. Heteroscedasticitat

6.1. Definició i causes

6.2. Conseqüències de l’estimació per mínims quadrats ordinaris (MQO)

6.3. Detecció de l’heteroscedasticitat

6.4. Estimació per mínims quadrats generalitzats (MQG) i mínims quadrats ponderats (MQP)

6.5. Inferència i predicció

7. Autocorrelació

7.1. Definició i causes

7.2. Conseqüències de l’estimació per mínims quadrats ordinaris (MQO)

7.3. Detecció de l’autocorrelació

7.4. Estimació per mínims quadrats generalitzats (MQG)

7.5. Inferència i predicció

8. Models de variable dependent discreta

8.1. Model de probabilitat lineal

8.2. Model pròbit

8.3. Model lògit

 

 

Metodologia i activitats formatives

 

El mètode docent es basa en tres tipus d’activitats presencials:

— Classes de teoria, amb l’objectiu de presentar les eines i les tècniques incloses com a continguts de l’assignatura i reflexionar-hi. 

— Classes de problemes, amb l’objectiu de resoldre, analitzar o discutir problemes basats en aquestes eines i tècniques.

— Tallers a l’aula d’informàtica, per aplicar aquestes eines i tècniques a la resolució de problemes concrets a partir de dades determinades i amb la utilització de programari específic.

A més, es proposa que l’alumnat elabori un total de tres pràctiques de manera individual, fora de les hores de classe. Aquestes pràctiques també s’utilitzen com a eina d’avaluació.

 

 

Avaluació acreditativa dels aprenentatges

 

Avaluació continuada

L’avaluació continuada es basa en quatre tipus d’activitats:

a) Dues pràctiques (5 % cadascuna). L’objectiu d’aquestes pràctiques és que, a partir d’un conjunt de dades concret (proporcionat pel professorat), els estudiants responguin a un seguit de qüestions per a les quals necessiten utilitzar les tècniques prèviament estudiades a classe. Es posa èmfasi, sobretot, en la interpretació correcta dels resultats que s’obtenen. Les pràctiques es publiquen, aproximadament, a principi de març i a principi de maig. La data exacta de publicació de l’enunciat i la data límit per a la presentació de cada pràctica es publiquen en el Campus Virtual durant les dues primeres setmanes del curs.

b) Test de mig semestre (25 %). Al voltant de la meitat del semestre (set setmanes) es fa un test amb preguntes curtes o de resposta múltiple sobre aspectes teòrics i pràctics. La data exacta es comunica a l’inici del semestre.

c) Tallers (5 %). Qualificació en funció de la participació i les tasques dutes a terme en els tallers.

d) Una prova escrita amb una ponderació del 60 % en relació amb la nota final. Per superar l’assignatura és imprescindible obtenir una puntuació mínima en aquesta prova de 3 sobre 10, independentment de la qualificació obtinguda en les pràctiques, el test i els tallers.

 

Avaluació única

L’avaluació única consta de dues parts:
a) Un examen escrit.
b) Un exercici pràctic amb l’ordinador.

 

 

Fonts d'informació bàsica

Consulta de la disponibilitat al Cercabib

Llibre

GREENE, William H. Análisis econométrico. Madrid: Prentice Hall, 1999

Catàleg UB  Enllaç

WOOLDRIDGE, Jeffrey M. Introducción a la Econometría. Un enfoque moderno. 4a ed. revisada, Cengage Learning, 2016

Catàleg UB  Enllaç

STOCK, James H.et al. Introducción a la Econometría. 3a ed. Madrid: Pearson, 2012

Catàleg UB  Enllaç

 

 

ADAPTACIÓ DEL PLA DOCENT A LA MODALITAT DE DOCÈNCIA EN LÍNIA, DAVANT LA CRISI DE LA COVID-19, DURANT EL CURS 2019-2020

 

Metodologia i activitats formatives alternatives:


1) El professor obrirà els dilluns i dimecres, de 15 a 17h (l’horari habitual de classes) una sessió en BBCollaborate, de la què es trobarà l’enllaç al Campus Virtual.

En les sessions de dilluns es comentarà el material teòric corresponent a la lliçó prevista en el calendari, així com també s’obrirà el Socrative amb preguntes de resposta múltiple, tal i com s’ha vingut fent en les sessions presencials.

En les sessions de dimecres es durà a terme la pràctica a realitzar a l’ordinador, comentant la sintaxi de les comandes a executar i els resultats obtinguts.

A més, el professor seguirà a disposició dels estudiants via correu electrònic.

2) La UB ha posat a disposició dels estudiants una instal·lació del SAS. Tanmateix, les pràctiques dels dimecres es faran en SAS i en R, i estaran disponibles els  scripts en ambdues aplicacions. Es penjaran els scripts en R de les sessions pràctiques fetes fins el moment.


Avaluació acreditativa dels aprenentatges:

AVALUACIÓ CONTINUADA

1) S’ha cancel·lat el TEST previst per l’1 d’abril. El 25% de la nota de l’AC que corresponia al TEST es trasllada a les pràctiques que ara valdran un 17.5% de la nota d’AC cadascuna.

2) L’AC doncs quedarà:

Participació pràctiques i Socrative (5%), Treball AC1 (17.5%), Treball AC2 (17.5%), Examen (60%)

3) Es mantenen les dates de lliurament de les dues pràctiques d’avaluació continuada, previstes pel 15 d’abril i el 5 de juny de 2020. Aquestes pràctiques es podran resoldre tant en SAS com en R. La utilització del SAS tindrà una petita bonificació.

4) No caldrà presentar el 24 d’abril la renúncia a l’avaluació continuada i, per tant, qualsevol estudiant podrà presentar-se a l’avaluació única amb el requisit de comunicar-ho el dia de l’examen final, 5 de juny de 2020.

5) L’examen final serà no presencial via el Campus Virtual i combinarà preguntes d’elecció múltiple i preguntes obertes.

AVALUACIÓ ÚNICA

L’avaluació única consta de dues parts:

a) Un examen escrit (70%).

b) Un exercici pràctic amb l’ordinador (30%).

Els exàmens pràctics de l’avaluació única i la reavaluació es podran resoldre tant amb SAS com amb R. La utilització del SAS tindrà una petita bonificació

L’examen final serà no presencial via el Campus Virtual i combinarà preguntes d’elecció múltiple i preguntes obertes. Així mateix caldrà resoldre un exercici pràctic des de l’ordinador de l’estudiant que es podrà resoldre tant en SAS com en R. La utilització del SAS tindrà una petita bonificació


REAVALUACIÓ

Un cop publicades les notes finals, aquells estudiants que no hagin superat l’assignatura tindran dret a una prova de reavaluació. Aquesta prova de reavaluació:

  - tindrà les característiques de la prova d’avaluació única,

  - permetrà als estudiants obtenir la qualificació màxima,

  - s’hi podran presentar tots els estudiants que no hagin superat l’assignatura independentment que hagin optat per l’avaluació única o continuada.

L’examen de reavaluació serà igual que el d’avaluació única en les condicions de no presencialitat