Econometría es una asignatura obligatoria de 4º curso del Doble Grado en ADE + Ingeniería Informática de Gestión y Sistemas de Información que se imparte en el primer cuatrimestre. Se sitúa dentro del módulo denominado Avance en la Administración y Dirección de Empresas.



El trabajo que se desarrolla en esta asignatura permite a los y las estudiantes utilizar el modelo de regresión lineal para analizar el comportamiento de variables económicas de interés a partir de los datos disponibles. Por ejemplo, explicar las ventas de una empresa, en función de distintos factores: gastos en publicidad, existencia de un portal de internet, localización, sector al que pertenece, etc. Tras el análisis, serán capaces de dar respuesta a preguntas como: ¿qué

factores influyen y cuáles no en las ventas de una empresa?, ¿cuánto se puede esperar que aumenten las ventas si aumenta el gasto en publicidad en una determinada cantidad?, ¿qué ventas tendrá una empresa con determinadas características? Obtener y comprender este tipo de información es de gran ayuda en el proceso de gestión y toma de decisiones de la empresa.



La asignatura, de marcado carácter instrumental, prepara al alumnado para tomar decisiones en la planificación de la empresa sobre por ejemplo, el nivel de producción, las ventas futuras de un producto, el precio de venta, el nivel de salario de su plantilla, el gasto asumible en factores de producción, su política de contribución a la mejora del medio ambiente o su política tecnológica.





Para poder desarrollar Econometría adecuadamente son necesarios conocimientos de estadística descriptiva y de teoría de la probabilidad así como de inferencia estadística, como los que se obtienen en las asignaturas previas de Estadística y Análisis de Datos y Estadística Aplicada a la Empresa. Así mismo se necesita saber utilizar el álgebra lineal y matricial a nivel básico, aspectos que se estudian tanto en Bachillerato como en las asignaturas de Matemáticas I y II de primer curso del grado.



El modelo de regresión lineal es un modelo útil y necesario para el aprendizaje de asignaturas que requieran analizar modelos económicos y empresariales para la toma de decisiones.

Competencias Específicas:



C1. Analizar de forma crítica los elementos básicos del modelo de regresión lineal con el objetivo de comprender la lógica de la modelización econométrica y poder especificar relaciones causales entre variables económicas.

C2. Aplicar la metodología econométrica básica para estimar y validar relaciones económicas en base a la información estadística disponible sobre las variables y utilizando los instrumentos informáticos apropiados.

C3. Interpretar razonadamente los resultados obtenidos en la estimación y validación del modelo econométrico con el objetivo de elaborar informes económicos.

C4. Presentar de forma clara y concisa, tanto oralmente como por escrito, las conclusiones obtenidas en una aplicación empírica.



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



CT7. Capacidad de análisis y síntesis



Del Catálogo de Competencias Transversales de la UPV/EHU: Compromiso Social (comprensión crítica de la problemática socio-ambiental global)



Resultados de Aprendizaje:



- Comprender la especificación del modelo de regresión lineal y, en particular, el significado y las implicaciones de los

supuestos básicos (C1).

- Saber incorporar en el modelo de regresión variables cuantitativas y cualitativas (C1).

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

- Organizar y sistematizar información estadística relevante (C3, C4).

- Utilizar un software econométrico (Gretl) para el análisis de bases de datos económicos e interpretar sus resultados

(C2, C3).

- Estimar el modelo de regresión por Mínimos Cuadrados Ordinarios (C2).

- Realizar contrastes de hipótesis en el modelo de regresión sobre la relación económica (C3).

- Predecir valores de interés con un modelo econométrico (C3).

- Comprobar la validez de algunos de los supuestos básicos del modelo de regresión y aprende a modificar el análisis 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 estimación del modelo econométrico (C3,C4).

- Emitir juicios fundamentados sobre temas relevantes de índole socio-económico y ambiental a partir de la interpretación de datos y utilizando los modelos econométricos apropiados. (C3, C4)



El profesorado que imparte esta asignatura promueve entre el alumnado la comprensión y el cumplimiento de la ética académica fomentando el uso de las Buenas Prácticas, tanto en su actitud dentro del aula como en la realización de exámenes, tareas, prácticas, trabajos individuales y grupales a lo largo del curso.



En línea con el modelo IKD y la EHU agenda 2030 aprobados por la UPV/EHU, esta asignatura pretende ahondar en la formación integral, 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 análisis cuantitativo de problemas económicos reales mediante un enfoque de aprendizaje basado en la investigación. De esta forma, se pretende estrechar la relación entre la docencia en el aula, el marco de los ODS y su análisis, y la investigación y la orientación profesional que viene realizando en esta materia el profesorado de la asignatura.

1. Introducción a la Econometría

¿Qué es la econometría? Concepto de modelo: modelo económico y modelo econométrico. Tipos de datos económicos. Etapas en la elaboración de un modelo.



2. Modelo de Regresión Lineal (I). Especificación.

Especificación del modelo: supuestos básicos. Función de regresión poblacional. Interpretación de los coeficientes. Variables explicativas cualitativas.



3. Modelo de Regresión Lineal (II). Estimación.

Estimador de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). La función de regresión muestral: interpretación de coeficientes. Bondad de ajuste: coeficiente de determinación. Análisis de residuos. Cambio de unidades de medida. Estimación sujeta a restricciones.



4. Modelo de Regresión Lineal General (III). Inferencia y predicción.

Distribución y propiedades del estimador MCO. Estimador de su matriz de varianzas y covarianzas. Estimación por intervalo. Contrastes de hipótesis: significatividad individual, conjunta y otras restricciones lineales. Multicolinealidad. Predicción por punto y por intervalo.



5. Problemas de especificación

Selección de regresores, Forma Funcional e implicaciones de la Heterocedasticidad.

La metodología docente se basa en dos tipos de sesiones: clases magistrales y clases prácticas. El calendario con la distribución de las distintas sesiones (cronograma) así como el material necesario para el aprendizaje de esta materia están 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 teóricos y se muestran diversos ejemplos ilustrativos de los mismos para facilitar su comprensión. Se proporcionan además problemas, cuestionarios y ejercicios para que el alumnado los resuelva de forma individual o colectiva y así entienda la aplicabilidad de la teoría a distintos casos de estudio.



Las clases prácticas se desarrollan en tres modalidades: prácticas en aula (6 sesiones), prácticas en las salas de ordenadores (2 sesiones) y seminarios (4 sesiones). En las clases prácticas se realizarán, discutirán y presentarán 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 organización general de todas las clases prácticas 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 práctica. En segundo lugar, se trabaja esta tarea en el aula de forma individual o en grupo. Habitualmente por cada tarea el alumnado aportará al docente una evidencia o resultado de las actividades realizadas (presentación oral y/o entregable) bien en la misma clase práctica o en las clases magistrales subsiguientes. Así, 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 tácticas de aprendizaje para mejorar sus resultados. La primera parte de esta metodología se centra en preparar y afianzar conocimientos de forma autónoma, la segunda permite resolver las dudas surgidas y la tercera complementa el avance logrado.



A lo largo de las clases tanto magistrales, como prácticas y seminarios se trabaja con el software gretl. Se propone la utilización de este programa porque presenta las ventajas de ser de código abierto y de uso gratuito. El objetivo de estas sesiones es que el alumnado adquiera un grado de destreza básico con este programa para poder utilizarlo en la resolución de 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

En la convocatoria ordinaria el sistema de evaluación obligatorio para todos los estudiantes es el sistema de evaluación continua. Su estructura es la siguiente:



30% de la calificación de la asignatura se obtendrá a través de las evidencias derivadas de las tareas propuestas en las clases.



70% de la calificación de la asignatura se obtendrá a través de una prueba escrita individual que tendrá lugar al final del curso, en la fecha fijada en el calendario oficial de exámenes, y en la que se responderá a cuestiones teóricas y se resolverán problemas relacionados con los contenidos teórico-prácticos de la asignatura.



La calificación final se obtendrá como la media ponderada de las calificaciones obtenidas en las evidencias de evaluación continua y en la prueba escrita individual. Para poder realizar esta media es absolutamente necesario que se haya obtenido al menos una nota de 4 sobre 10 en la prueba escrita individual. En caso contrario, la calificación asignada corresponderá a la nota obtenida en la prueba escrita individual exclusivamente, sin hacer media con la nota de la evaluación continua.



En las pruebas y exámenes de esta asignatura se podrá utilizar calculadora y cuando corresponda el PC disponible en las salas de informática que la UPV/EHU pone a su disposición. No se podrán utilizar (ni siquiera como calculadora) dispositivos electrónicos como teléfonos o tabletas. Excepcionalmente esta norma podrá relajarse para exámenes concretos, en atención a su tipo, lo que se avisará con antelación.

El alumnado de esta asignatura está sujeto al Protocolo sobre ética académica y prevención de las prácticas deshonestas o fraudulentas en las pruebas de evaluación y en los trabajos académicos en la UPV/EHU. Acceso al documento en el siguiente enlace: https://www.ehu.eus/documents/2100129/0/6.-+b%29+Protocolo+plagio+cas+-.pdf/11f13960-d46a-cf5a-ac13-ebfb5ad10acd





Según lo expresado en el art. 8 del capítulo II de la Normativa Reguladora de la Evaluación del Alumnado en las Titulaciones Oficiales de Grado de la UPV/EHU, el alumnado que desee ser evaluado mediante el sistema de evaluación final, deberá solicitarlo por escrito al profesor o profesora responsable de su grupo antes de que finalicen las 9 primeras semanas de clase. Para hacer la solicitud de renuncia a la evaluación continua basta con rellenar el impreso que se facilita en página web del centro y entregárselo, debidamente firmado, a su profesor o profesora en el aula. El docente responsable de cada grupo publicará la lista del alumnado que ha renunciado a la evaluación continua en la plataforma e-Gela en un plazo máximo de 3 días.



La evaluación para aquellos estudiantes que en la convocatoria ordinaria hayan solicitado la renuncia al sistema de evaluación continua consistirá en una prueba individual escrita (que supondrá el 100% de la calificación) en la que se evaluarán todos los resultados del aprendizaje de la asignatura. Esta prueba tendrá lugar en la fecha fijada en el calendario oficial de exámenes en las aulas de informática del centro.



Según lo expresado en el art. 12 del capítulo II de la Normativa Reguladora de la Evaluación del Alumnado en las Titulaciones Oficiales de Grado de la UPV/EHU, para renunciar a la convocatoria ordinaria será suficiente, con no presentarse a la prueba fijada en el calendario oficial de exámenes, que supone el 70% de la calificación en el caso de evaluación continua y el 100% en el caso de evaluación final. Quedará reflejado en el acta como NO PRESENTADA / NO PRESENTADO.



El profesorado de la asignatura se reserva el derecho de modificar el sistema de evaluación por causa sobrevenida. Se anunciará en la plataforma eGela en tiempo y forma.

La evaluación en la convocatoria extraordinaria consistirá en una prueba individual (que supondrá el 100% de la calificación) en la que se evaluarán todos los resultados del aprendizaje de la asignatura. Esta prueba tendrá lugar en la fecha fijada en el calendario oficial de exámenes en las aulas de informática del centro.



Para renunciar a la convocatoria extraordinaria será suficiente con no presentarse a esta prueba individual escrita. Quedará reflejado en el acta como NO PRESENTADA / NO PRESENTADO.



El profesorado de la asignatura se reserva el derecho de modificar el sistema de evaluación por causa sobrevenida. Se anunciará en la plataforma eGela en tiempo y forma.

Paquete econométrico GRETL
Plataforma eGela

Bibliografía básica

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



1. Stock, James H. y Mark Watson (2012). Introducción a la Econometría. 3ª ed., Madrid, Pearson.



2. Wooldridge, Jeffrey M., (2006), Introducción a la econometría: Un enfoque moderno, 2ª ed., Madrid, Thomson- Paraninfo.



Material de Prácticas y Ejercicios



1. Fernández, Ana, González, Pilar, Regúlez, Marta, Moral, Paz, Esteban, M. Victoria (2005). Ejercicios de Econometría, 2ª ed., Madrid, McGraw-Hill.



2. González, Pilar y Susan Orbe (2012). Prácticas para el aprendizaje de la Econometría. Servicio Editorial UPV/EHU.



Material Online



1. Esteban, M.Victoria, Paz Moral, Susan Orbe, Marta Régulez, Ainhoa Zárraga y Marian Zubia (2009). Análisis de Regresión con Gretl. OpenCourseWare. UPV-EHU. (hyperlink: ocw.ehu.es,[2009/12][Cas])



2. Fernández, Javier y González, Pilar(2009). Introducción a la Econometría, EHU OpenCourseWare, Creative Commons, (hyperlink: ocw.ehu.es, [2009/03][Cas]).



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

Bibliografía de profundización

1. Alonso, Aurora, Javier Fernández e Inmaculada Gallastegui (2004). Econometría, Prentice-Hall.

2. Gujarati, Damodar (2003). Basic Econometrics, 4ª ed., Madrid, McGraw-Hill.

3. Hill, R. Carter, Griffiths, William E. y George G. Judge (2003). Undergraduate Econometrics, 4ª ed., McGraw-Hill.

4. Hill, R. Carter, Griffiths, William E. y Guay C. Lim (2003). Principles of Econometrics, 4ª ed., Danvers, Wiley.

5. Ramanathan, Ramu, (2002). Introductory Econometrics with Applications, 5ªed., Ohio, SouthWestern.

Revistas

En inglés:
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 español:
13. Revista de Economía Aplicada
14. Revista de Estudios Regionales
15. Investigaciones Económicas
16. Ekonomiaz
Más información sobre acceso a revistas electrónicas 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 España http://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/

Más información sobre 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