Estadística e Introducción a la Econometría es una asignatura obligatoria de 2ª curso del Grado en Fiscalidad y Administración Pública. Se imparte en el segundo cuatrimestre. Pertenece al Módulo Fiscalidad y Administración Pública.



Es un curso de introducción al análisis de regresión, comienza con un repaso de aspectos fundamentales de la estimación de parámetros y sus propiedades así como de la inferencia estadística, para a continuación estudiar, en detalle, el Modelo de Regresión Lineal General. El objetivo fundamental del curso es que, al final del mismo, los estudiantes sean capaces de analizar y cuantificar relaciones entre variables y utilizar el modelo de regresión lineal para tomar decisiones.



Para desarrollar los contenidos de esta asignatura adecuadamente, son necesarios los conocimientos que se obtienen en la asignatura previa de Estadística y Análisis de Datos sobre probabilidad, inferencia estadística y estadística descriptiva. También es necesario utilizar álgebra lineal y matricial, conocimientos adquiridos en las asignaturas Matemáticas I y II.



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- Conocer distintos procedimientos de estimación de parámetros, así como sus propiedades para poder seleccionar adecuadamente la mejor alternativa de análisis.

C2- Aplicar la metodología estadística adecuada para el diseño de contrastes de hipótesis para la toma de decisiones en el ámbito profesional.

C3- Analizar de forma crítica los elementos básicos de los modelos econométricos para comprender la lógica de la modelización econométrica y poder especificar relaciones causales entre variables económicas.

C4- Aplicar la metodología econométrica básica para estimar y validar relaciones económicas en base a la información estadística disponible sobre variables económicas y utilizando los instrumentos informáticos apropiados.

C5- Obtener e interpretar los resultados de un análisis estadístico de datos económicos haciendo uso de las fuentes de información apropiadas y de los instrumentos informáticos necesarios.

C6- Presentar de forma clara y concisa, tanto oralmente como por escrito, las conclusiones obtenidas en un caso de estudio particular.



A lo largo del curso se trabajan las siguientes Competencias Transversales del módulo:



CT1. Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes, dentro del área de la administración Pública y la fiscalidad para emitir juicios que incluyen una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética en el contexto de Análisis y Gestión Empresarial (M02CM03*).

CT2. Saber buscar, identificar, analizar y sintetizar información proveniente de diversas fuentes con capacidad crítica, autocríticas y de aprendizaje autónomo, para emitir juicios razonados y tomar decisiones útiles, aún en condiciones de incertidumbre sobre temas relevantes de índole económica, empresarial, social o científica en el contexto de Análisis y Gestión Empresarial (M02CM08).

CT3. Saber integrase en grupos de trabajo multidisciplinares, desarrollando las habilidades requeridas para cada situación: trabajo en equipo, liderazgo, iniciativa, creatividad, o toma de decisiones en el contexto de Análisis y Gestión Empresarial (M02CM09).

CT4. Ser capaz de abstraer los aspectos básicos de la realidad económica a través de modelos matemáticos identificando los factores relevantes en el diseño de los mismos en el contexto de Análisis y Gestión Empresarial (M02CM11).

CT5. Manejar las técnicas cuantitativas en la interpretación de los datos económicos y su cuantificación así como comprender la relación entre el análisis verbal, gráfico, matemático y econométrico en el estudio de la economía en el contexto de Análisis y Gestión Empresarial (M02CM12).



*Estos son los códigos de las competencias transversales de módulo recogidas en la memoria del grado (www.ehu.eus).



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



Resultados de aprendizaje:



1. Utilizar adecuadamente los procedimientos de estimación de parámetros y contraste de hipótesis para la toma de decisiones en el ámbito profesional. (C1, C2, C5, C6)

2. Dominar los métodos estadístico-econométricos apropiados y los instrumentos informáticos disponibles. (C4, C5)

3. Comprender la especificación del modelo de regresión lineal y especialmente las características de los diferentes elementos de los modelos y el significado de los supuestos básicos. (C3)

4. Interpretar los coeficientes del modelo de regresión lineal. (C3)

5. Saber incorporar variables cualitativas. (C3)

6. Estimar por Mínimos Cuadrados Ordinarios.(C4)

7. Realizar contraste de hipótesis en el modelo de regresión lineal. (C4)

8. Ser capaces de buscar, organizar y sistematizar información estadística relevante. (C5, C6)

9. Interpretar adecuadamente los resultados obtenidos y elaborar informes. (C5, C6)

10. 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. (C4, C5, C6)



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 en el aula como en la realización de examenes, 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

La naturaleza de los datos. Clasificación de las variables. Representación gráfica de las variables. Descripción numérica de los datos.



2. Variables aleatorias. Población y muestra

Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Distribuciones principales. Muestreo de una población. Muestras aleatorias. La distribución de la media muestral.



3. Estimación por punto y por intervalo

Introducción a la inferencia estadística. Estimadores por punto. Propiedades. Estimador de la media y la varianza. Estimación por intervalo. Intervalos de confianza y nivel de confianza. Intervalos de confianza para la media de una población normal con varianza conocida. Intervalos de confianza para la media de una población normal con varianza desconocida.



4. Contraste de hipótesis

Conceptos para el contraste de hipótesis. Hipótesis nula y alternativa. Tipos de error en el contraste y potencia de un contraste. El valor-p y conclusiones del contraste. Pasos en la realización de un contraste. Aplicaciones.



5. Modelo econométrico: introducción

Modelo económico y modelo econométrico. Etapas en la realización de un trabajo aplicado.

Conceptos básicos.



6. Modelo de Regresión Lineal General: especificación

Especificación del modelo: hipótesis básicas. Forma funcional. Interpretación de los coeficientes. Utilización de variables explicativas cualitativas.



7. Modelo de Regresión Lineal General: estimación

Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). Coeficiente de determinación. Propiedades del estimador MCO. Estimador de la varianza de las perturbaciones. Análisis de residuos.

Estimación del MRLG con Gretl: principales resultados.



8. Validación, contrastes de hipótesis y predicción

Estimación por intervalo. Contrastes para un único parámetro poblacional. Contrastes para varios parámetros poblacionales. Estimador de Minimos Cuadrados Restringidos (MCR). Predicción.

Error de especificación y problemas muestrales. Introducción a Gretl: validación y predicción.

La metodología utilizada se basa en dos tipos de modalidades docentes: 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 dos modalidades: prácticas en aula (6 sesiones) y prácticas en las salas de ordenadores (6 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.



Como se ha indicado dos de las clases prácticas se realizan en el aula de ordenadores donde se trabaja con uno de los software econométricos disponibles en la actualidad, 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 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:

a. las evidencias derivadas de las tareas propuestas en las clases prácticas, que podrán recogerse tanto en las clases prácticas como en las magistrales.

b. la resolución de ejercicios, casos o problemas, tanto de forma individual como en grupo, en las clases magistrales.



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. Para poder realizar esta media es requisito indispensable obtener al menos una nota de 4 sobre 10 en la prueba final complementaria individual. En caso contrario, la calificación asignada corresponderá a la nota obtenida en la prueba escrita individual exclusivamente.



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. (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 la plataforma e-Gela de cada grupo de la asignatura 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.



La evaluación será preferentemente presencial. Si ésta no resultase posible, el examen final se realizará utilizando los servicios disponibles en Egela. El alumno tendrá un tiempo limitado para bajarse de Egela el formulario del examen final y subir la solución a dicha plataforma (preferentemente en pdf y en cualquier caso en formato perfectamente legible para posibilitar su evaluación). La realización de este examen es individual, por lo que en aras de garantizar su cumplimiento, el equipo docente de la asignatura podrá solicitar una prueba oral de comprobación de las respuestas tras la corrección del examen y mediante conversación individualizada con el alumno.

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.



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.



La evaluación será preferentemente presencial. Si ésta no resultase posible, el examen final se realizará utilizando los servicios disponibles en Egela. El alumno tendrá un tiempo limitado para bajarse de Egela el formulario del examen final y subir la solución a dicha plataforma (preferentemente en pdf y en cualquier caso en formato perfectamente legible para posibilitar su evaluación). La realización de este examen es individual, por lo que en aras de garantizar su cumplimiento, el equipo docente de la asignatura podrá solicitar una prueba oral de comprobación de las respuestas tras la corrección del examen y mediante conversación individualizada con el alumno.

Esta asignatura está soportada por la plataforma eGela. A esta plataforma tienen acceso todos los estudiantes matriculados en la asignatura: Estadística e Introducción a la Econometría. En esta página tenéis acceso a toda la información sobre la asignatura: material utilizado a lo largo del curso, programa, agenda, ejercicios, tareas, datos, noticias, avisos, etc. También incluye los materiales de uso obligatorio, como la colección de ejercicios y prácticas, y el software econométrico Gretl.

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. Newbold, P., Carlson, W.L. y Thorne, B. (2008). Estadística para administración y economía. Prentice Hall. Madrid.

2. Ruiz Maya, L. y Martín Pliego, F.J. (2005). Fundamentos de inferencia estadística, 3ª edición, Editoral AC, Madrid.

3. Wooldridge, J.M. (2015). Introducción a la Econometría. Cengage Learning Editores, 5ª edición.



Material Online

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

2. Esteban, M.V. (2008). Estadística Actuarial: Regresión Lineal, Sarriko On Line 3/08.

Bibliografía de profundización

1. Esteban, M.V.; Moral, M.P.; Orbe, S.; Regúlez, M.; Zarraga, A. y Zubia, M. (2009). Econometría Básica Aplicada con Gretl. Sarriko On Line 8/09. Facultad de C.C. Económicas y Empresariales
2. Fernández, Ana., Pilar González, Marta Regúlez, Paz Moral, M. Victoria Esteban (2005). Ejercicios de Econometría. 2ª ed., McGraw-Hill.
3. González, P., Orbe, S. (2012). Prácticas para el aprendizaje de la Econometría. Servicio Editorial UPV/EHU. ISBN: 978-84-9860-605-8.
4. Gujarati, D. y Porter, D.C. (2010). Econometría. Editorial McGraw-Hill, Madrid. 5ª edición.
5. Ramanathan, R. (2002), Introductory Econometrics with applications, Ed. South-Western, 5th. edition.


Software
1) gretl. Paquete econométrico disponible en http://gretl.sourceforge.net). Existe versión en castellano, inglés y euskera.
2) gretl. Manual para el usuario disponible en http://gretl.sourceforge.net). Existe versión en castellano

Revistas

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 Forecasting
8. Review of Economics and Statistics
9. Review of Economic Studies

Revistas de Econometría (español)
1. http://www.revecap.com. Revista de Economía Aplicada
2. http://www.revistaestudiosregionales.com. Revista de Estudios Regionales
3. http://www.funep.es/invecon/sp/sie.asp. Investigaciones Económicas
4. http://www1.euskadi.net/ekonomiaz. Ekonomiaz

Direcciones web

Instituciones (fuentes de datos e informes)
1) Diputación Foral de Bizkaia. Hacienda y Finanzas
www.bizkaia.net/ogasuna
2) Diputación Foral de Alava
http://www.alava.net/inet0002intepag.asp?pag=cuentas
3) Diputación Foral de Gipuzkoa. Hacienda y Finanzas
www2.gipuzkoa.net/wps/portal/gipuzkoa/ogasuna
4) Gobierno Vasco. Departamento de Economía y Hacienda http://www.ogasun.ejgv.euskadi.net.
Ikerbide www.ogasun.ejgv.euskadi.net/r51-ikerbide/es/contenidos/informacion/ikerbide/es_ikerbide/aplicacion.html
Udalmap www.ogasun.ejgv.euskadi.net/r51-udalmap/es/contenidos/informacion/udalmap/es_udalmap/udalmap.html
5) Ministerio de Hacienda y Administraciones Públicas http://www.minhap.gob.es
Base de datos del sector público español (BADESPE) http://www.estadief.meh.es/
6) Ministerio de Economía y Competitividad http://www.mineco.gob.es
Base de datos indicadores coyuntura económica (BDSICE)
http://serviciosweb.meh.es/APPS/DGPE/BDSICE/HomeBDSICE.aspx
6) Banco de España http://www.bde.es
7) EUSTAT http://www.eustat.es
8) INE http://www.ine.es
9) EUROSTAT http://ec.europa.eu/eurostat