Econometr¿es una asignatura obligatoria de 3¿ del Grado en Administraci¿ Direcci¿e Empresas que se imparte en el primer cuatrimestre. Se sit¿a dentro del m¿o denominado Avance en la Administraci¿ Direcci¿e Empresas.



El trabajo que se desarrolla en esta asignatura permite a los y las estudiantes utilizar el modelo de regresi¿ineal para analizar el comportamiento de variables econ¿as de inter¿a partir de los datos disponibles. Por ejemplo, explicar las ventas de una empresa, en funci¿e distintos factores: gastos en publicidad, existencia de un portal de internet, localizaci¿sector al que pertenece, etc. Tras el an¿sis, ser¿capaces de dar respuesta a preguntas como: ¿qu¿factores influyen y cu¿s no en las ventas de una empresa?, ¿cu¿o se puede esperar que aumenten las ventas si aumenta el gasto en publicidad en una determinada cantidad?, ¿qu¿entas tendr¿na empresa con determinadas caracter¿icas? Obtener y comprender este tipo de informaci¿s de gran ayuda en el proceso de gesti¿ toma de decisiones de la empresa.



La asignatura, de marcado car¿er instrumental, prepara al alumnado para tomar decisiones en la planificaci¿e la empresa sobre por ejemplo, el nivel de producci¿las ventas futuras de un producto, el precio de venta, el nivel de salario de su plantilla, el gasto asumible en factores de producci¿su pol¿ca de contribuci¿ la mejora del medio ambiente o su pol¿ca tecnol¿a.





Para poder desarrollar Econometr¿adecuadamente son necesarios conocimientos de estad¿ica descriptiva y de teor¿de la probabilidad as¿omo de inferencia estad¿ica, como los que se obtienen en las asignaturas previas de Estad¿ica y An¿sis de Datos y Estad¿ica Aplicada a la Empresa. As¿ismo se necesita saber utilizar el ¿ebra lineal y matricial a nivel b¿co, aspectos que se estudian tanto en Bachillerato como en las asignaturas de Matem¿cas I y II de primer curso del grado.



El modelo de regresi¿ineal es un modelo ¿til y necesario para el aprendizaje de asignaturas que requieran analizar modelos econ¿os y empresariales para la toma de decisiones.

Competencias Espec¿cas:



C1. Analizar de forma cr¿ca los elementos b¿cos del modelo de regresi¿ineal con el objetivo de comprender la l¿a de la modelizaci¿conom¿ica y poder especificar relaciones causales entre variables econ¿as.

C2. Aplicar la metodolog¿econom¿ica b¿ca para estimar y validar relaciones econ¿as en base a la informaci¿stad¿ica disponible sobre las variables y utilizando los instrumentos inform¿cos apropiados.

C3. Interpretar razonadamente los resultados obtenidos en la estimaci¿ validaci¿el modelo econom¿ico con el objetivo de elaborar informes econ¿os.

C4. Presentar de forma clara y concisa, tanto oralmente como por escrito, las conclusiones obtenidas en una aplicaci¿mp¿ca.



A lo largo del curso se trabaja la siguiente Competencia Transversal:



CT7. Capacidad de an¿sis y s¿esis



Del Cat¿go de Competencias Transversales de la UPV/EHU: Compromiso Social (comprensi¿r¿ca de la problem¿ca socio-ambiental global)



Resultados de Aprendizaje:



- Comprender la especificaci¿el modelo de regresi¿ineal y, en particular, el significado y las implicaciones de los

supuestos b¿cos (C1).

- Saber incorporar en el modelo de regresi¿ariables cuantitativas y cualitativas (C1).

- Interpretar los coeficientes del modelo de regresi¿incluyendo los de especificaciones no lineales en las variables (C1,C3).

- Organizar y sistematizar informaci¿stad¿ica relevante (C3, C4).

- Utilizar un software econom¿ico (Gretl) para el an¿sis de bases de datos econ¿os e interpretar sus resultados

(C2, C3).

- Estimar el modelo de regresi¿or M¿mos Cuadrados Ordinarios (C2).

- Realizar contrastes de hip¿is en el modelo de regresi¿obre la relaci¿con¿a (C3).

- Predecir valores de inter¿con un modelo econom¿ico (C3).

- Comprobar la validez de algunos de los supuestos b¿cos del modelo de regresi¿ aprende a modificar el an¿sis en caso de incumplimiento (C3).

- Seleccionar entre especificaciones alternativas en base a las propiedades de los estimadores (C3).

- Interpretar adecuadamente los resultados obtenidos en la estimaci¿el modelo econom¿ico (C3,C4).

- Emitir juicios fundamentados sobre temas relevantes de ¿ole socio-econ¿o y ambiental a partir de la interpretaci¿e datos y utilizando los modelos econom¿icos apropiados. (C3, C4)



El profesorado que imparte esta asignatura promueve entre el alumnado la comprensi¿ el cumplimiento de la ¿ca acad¿ca fomentando el uso de las Buenas Pr¿icas, tanto en su actitud dentro del aula como en la realizaci¿e ex¿nes, tareas, pr¿icas, trabajos individuales y grupales a lo largo del curso.



En l¿a con el modelo IKD y la EHU agenda 2030 aprobados por la UPV/EHU, esta asignatura pretende ahondar en la formaci¿ntegral, flexible y adaptada a las necesidades de la sociedad del alumnado. Para ello, incorpora el marco de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de Naciones Unidas (2015) al an¿sis cuantitativo de problemas econ¿os reales mediante un enfoque de aprendizaje basado en la investigaci¿De esta forma, se pretende estrechar la relaci¿ntre la docencia en el aula, el marco de los ODS y su an¿sis, y la investigaci¿ la orientaci¿rofesional que viene realizando en esta materia el profesorado de la asignatura.

La metodolog¿docente se basa en dos tipos de sesiones: clases magistrales y clases pr¿icas. El calendario con la distribuci¿e las distintas sesiones (cronograma) as¿omo el material necesario para el aprendizaje de esta materia est¿disponibles en el aula virtual de la asignatura creada en la plataforma de apoyo a la docencia eGela.



Las clases magistrales desarrollan principalmente los distintos temas del programa. En ellas, se explican los conceptos te¿os y se muestran diversos ejemplos ilustrativos de los mismos para facilitar su comprensi¿Se proporcionan adem¿problemas, cuestionarios y ejercicios para que el alumnado los resuelva de forma individual o colectiva y as¿ntienda la aplicabilidad de la teor¿a distintos casos de estudio.



Las clases pr¿icas se desarrollan en tres modalidades: pr¿icas en aula (6 sesiones), pr¿icas en las salas de ordenadores (2 sesiones) y seminarios (4 sesiones). En las clases pr¿icas se realizar¿ discutir¿y presentar¿varias tareas: algunas con el objetivo de que los y las estudiantes adquieran nuevo conocimiento por su cuenta y otras, con el fin de afianzar los conceptos expuestos en las clases magistrales.



La organizaci¿eneral de todas las clases pr¿icas es muy similar. En primer lugar, se proporciona al alumnado en eGela el enunciado de la tarea que deben trabajar en horas no presenciales y traer preparada a la clase pr¿ica. En segundo lugar, se trabaja esta tarea en el aula de forma individual o en grupo. Habitualmente por cada tarea el alumnado aportar¿l docente una evidencia o resultado de las actividades realizadas (presentaci¿ral y/o entregable) bien en la misma clase pr¿ica o en las clases magistrales subsiguientes. As¿el seguimiento del aprendizaje planteado en estas tareas se prolonga a lo largo de varias sesiones presenciales proporcionando feed-back sobre el trabajo realizado y las evidencias presentadas sugiriendo mejoras cuando sea necesario. De esta forma, el alumnado tiene la oportunidad de tomar conciencia de su aprendizaje y poder, en caso necesario, corregir sus errores y reconducir sus t¿icas de aprendizaje para mejorar sus resultados. La primera parte de esta metodolog¿se centra en preparar y afianzar conocimientos de forma aut¿a, la segunda permite resolver las dudas surgidas y la tercera complementa el avance logrado.



A lo largo de las clases tanto magistrales, como pr¿icas y seminarios se trabaja con el software gretl. Se propone la utilizaci¿e este programa porque presenta las ventajas de ser de c¿o abierto y de uso gratuito. El objetivo de estas sesiones es que el alumnado adquiera un grado de destreza b¿co con este programa para poder utilizarlo en la resoluci¿e las tareas.

• Sistema de Evaluación Continua
• Sistema de Evaluación Final
• Herramientas y porcentajes de calificación:
  • Prueba escrita a desarrollar (%): 70
  • Realización de prácticas (ejercicios, casos o problemas) (%): 30

La evaluaci¿n la convocatoria extraordinaria consistir¿n una prueba individual (que supondr¿l 100% de la calificaci¿en la que se evaluar¿todos los resultados del aprendizaje de la asignatura. Esta prueba tendr¿ugar en la fecha fijada en el calendario oficial de ex¿nes en las aulas de inform¿ca del centro.



Para renunciar a la convocatoria extraordinaria ser¿uficiente con no presentarse a esta prueba individual escrita. Quedar¿eflejado en el acta como NO PRESENTADA / NO PRESENTADO.



El profesorado de la asignatura se reserva el derecho de modificar el sistema de evaluaci¿or causa sobrevenida. Se anunciar¿n la plataforma eGela en tiempo y forma.

Paquete econom¿ico GRETL Plataforma eGela

Bibliografía básica

La bibliograf¿b¿ca recomendada consta de libros de texto y material online. Si bien no todos los t¿los incluidos en la bibliograf¿cubren el total de los contenidos del curso, el conjunto de todos los presentados en la bibliograf¿b¿ca son suficientes para preparar la materia.



1. Stock, James H. y Mark Watson (2012). Introducci¿ la Econometr¿ 3¿ ed., Madrid, Pearson.



2. Wooldridge, Jeffrey M., (2006), Introducci¿ la econometr¿ Un enfoque moderno, 2¿ ed., Madrid, Thomson- Paraninfo.



Material de Pr¿icas y Ejercicios



1. Fern¿ez, Ana, Gonz¿z, Pilar, Reg¿lez, Marta, Moral, Paz, Esteban, M. Victoria (2005). Ejercicios de Econometr¿ 2¿ ed., Madrid, McGraw-Hill.



2. Gonz¿z, Pilar y Susan Orbe (2012). Pr¿icas para el aprendizaje de la Econometr¿ Servicio Editorial UPV/EHU.



Material Online



1. Esteban, M.Victoria, Paz Moral, Susan Orbe, Marta R¿lez, Ainhoa Z¿aga y Marian Zubia (2009). An¿sis de Regresi¿on Gretl. OpenCourseWare. UPV-EHU. (hyperlink: ocw.ehu.es,[2009/12][Cas])



2. Fern¿ez, Javier y Gonz¿z, Pilar(2009). Introducci¿ la Econometr¿ EHU OpenCourseWare, Creative Commons, (hyperlink: ocw.ehu.es, [2009/03][Cas]).



3. Gonz¿z, Pilar y Susan Orbe (2013). Econometr¿aplicada con Gretl, EHU OpenCourseWare, Creative Commons, (hyperlink: ocw.ehu.es, [2013/12][Cas]).

Bibliografía de profundización

1. Alonso, Aurora, Javier Fern¿ez e Inmaculada Gallastegui (2004). Econometr¿ Prentice-Hall. 2. Gujarati, Damodar (2003). Basic Econometrics, 4¿ ed., Madrid, McGraw-Hill. 3. Hill, R. Carter, Griffiths, William E. y George G. Judge (2003). Undergraduate Econometrics, 4¿ ed., McGraw-Hill. 4. Hill, R. Carter, Griffiths, William E. y Guay C. Lim (2003). Principles of Econometrics, 4¿ ed., Danvers, Wiley. 5. Ramanathan, Ramu, (2002). Introductory Econometrics with Applications, 5¿ed., Ohio, SouthWestern.

Revistas

En ingl¿ 1. Econometric Reviews 2. Empirical Economics Journal 3. International Journal of Forecasting 4. Journal of Applied Econometrics 5. Journal of Business and Economic Statistics 6. Journal of Econometrics 7. Journal of Economic Dynamics and Control 8. Journal of Forecasting 9. Oxford Bulletin of Economics and Statistics 10. Review of Economics and Statistics 11. Review of Economic Studies 12. SERIEs, Journal of the Spanish Economic Association En espa¿ 13. Revista de Econom¿Aplicada 14. Revista de Estudios Regionales 15. Investigaciones Econ¿as 16. Ekonomiaz M¿informaci¿obre acceso a revistas electr¿as en Biblioteca de la UPV/EHU en el siguiente enlace: https://www.ehu.eus/es/web/biblioteka/aldizkari-elektronikoak

Direcciones web

Instituciones y bases de datos 1. EUSTAT http://www.eustat.es 2. INE http://www.ine.es 3. Banco de Espa¿ttp://www.bde.es 4. EUROSTAT http://ec.europa.eu/eurostat 5. OECD http://www.oecd.org 6. International Monetary Fund http://www.imf.org 7. World Bank http://www.worldbank.org 8. Madrid Stock Market http://www.bolsamadrid.es 9. National Bureau of Economic Research http://www.nber.org/data_index.html 10. Journal of Applied Econometrics data archive http://econ.queensu.ca/jae/ 11. Panel Study of Income Dynamics http://www.psidonline.isr.umich.edu/data/ 12. US Census Bureau http://www.census.gov/ 13. World Bank https://datatopics.worldbank.org/world-development-indicators/ 14. WHO The global health observatory https://www.who.int/data/gho 15. World Values Survey https://www.worldvaluessurvey.org/wvs.jsp 16. ATLAS of Sustainable Development Goals https://datatopics.worldbank.org/sdgatlas/ 17. United Nations SDG indicators https://unstats.un.org/sdgs/indicators/database/ 18. Sustainable Development Goals index and dashboards https://www.sdgindex.org/ 19. World Happiness report https://worldhappiness.report/ed/2020/#appendices-and-data 20. Econstats http://www.econstats.com/ 21. Our World in data https://ourworldindata.org/ 22. The Global Economy https://www.theglobaleconomy.com/download-data.php 23. Worlddometer https://www.worldometers.info/ M¿informaci¿obre Bases de datos y e-recursos usando los recursos de la Biblioteca de la UPV-EHU en el siguiente enlace: https://www.ehu.eus/es/web/biblioteka/datu-baseak-eta-e-baliabideak