Materia
Microeconometría
Datos generales de la materia
- Modalidad
- Presencial
- Idioma
- Castellano
Descripción y contextualización de la asignatura
Microeconometría es una asignatura optativa del Máster interuniversitario en Economía: Instrumentos del Análisis Económico. Se imparte en la UPV/EHU para todos los alumnos de las tres universidades que ofrecen este programa.El trabajo que se desarrolla en esta asignatura permite a los/as estudiantes familiarizarse con los métodos estadísticos y econométricos que se utilizan en el análisis de problemas económicos y
sociales con unidades microeconómicas. Una parte se centra en el estudio de modelos causales de elección que describen la relación entre variables de acuerdo con alguna teoría de comportamiento preexistente. La segunda parte del curso se enfocará desde la perspectiva del tipo de datos que se utilizan como, por ejemplo, datos debidos a una selección muestral, datos de panel, datos de conteo, etc.
Para poder desarrollar esta asignatura adecuadamente son necesarios conocimientos de estadística descriptiva, de teoría de la probabilidad, inferencia estadística y regresión lineal. Así mismo se necesitan conocimientos de álgebra lineal y matricial a nivel básico.
Además de las competencias básicas de la asignatura recogidas en la memoria de la titulación, a lo largo del curso se trabajan las siguientes Competencias Transversales:
CT1692 - Manejar las tecnologías de la información y comunicación en su desempeño profesional e investigador en el campo del análisis económico.
CT1702 - Planificar tareas, organizar recursos y gestionar de forma eficiente el tiempo.
CT1709 - Identificar y resolver problemas concretos desarrollando la capacidad de análisis y de síntesis.
CT1711 - Comunicarse de forma fluida, tanto de forma oral como escrita en castellano, así como leer, comprender y redactar textos en inglés.
Profesorado
Nombre | Institución | Categoría | Doctor/a | Perfil docente | Área | |
---|---|---|---|---|---|---|
FERNANDEZ SAINZ, ANA ISABEL | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Catedratico De Universidad | Doctora | No bilingüe | Economía Aplicada | ana.fernandez@ehu.eus |
HOYOS RAMOS, DAVID | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Agregado | Doctor | Bilingüe | Economía Aplicada | david.hoyos@ehu.eus |
MARIEL CHLADKOVA, PETR | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Catedratico De Universidad | Doctor | No bilingüe | Economía Aplicada | petr.mariel@ehu.eus |
Competencias
Denominación | Peso |
---|---|
Comprender la lógica de la modelización y los métodos econométricos para el análisis de datos de series temporales y de sección cruzada, así como su utilidad en la predicción económica. | 20.0 % |
Adquirir conocimientos sólidos de los métodos estadístico-econométricos modernos para la cuantificación de las relaciones económicas, el contraste de teorías y la evaluación de políticas públicas. | 20.0 % |
Identificar, buscar, organizar y sistematizar la información estadística relevante para ayudar a explicar las cuestiones económicas de interés, tanto a nivel microeconómico como macroeconómico. | 20.0 % |
Realizar trabajos empíricos, seleccionando los métodos estadístico-econométricos apropiados según la naturaleza de los datos y el problema a analizar y utilizando los programas informáticos especializados. | 20.0 % |
Interpretar y transmitir los resultados de un análisis cuantitativo y elaborar informes. | 20.0 % |
Tipos de docencia
Tipo | Horas presenciales | Horas no presenciales | Horas totales |
---|---|---|---|
Magistral | 30 | 50 | 80 |
Seminario | 5 | 10 | 15 |
P. de Aula | 10 | 10 | 20 |
P. Ordenador | 10 | 20 | 30 |
Taller Ind. | 5 | 0 | 5 |
Actividades formativas
Denominación | Horas | Porcentaje de presencialidad |
---|---|---|
Clases magistrales | 80.0 | 37 % |
Prácticas de aula | 20.0 | 50 % |
Prácticas de ordenador | 30.0 | 33 % |
Seminarios | 15.0 | 33 % |
Teoría | 5.0 | 100 % |
Sistemas de evaluación
Denominación | Ponderación mínima | Ponderación máxima |
---|---|---|
Examen escrito | 60.0 % | 80.0 % |
Preguntas a desarrollar | 20.0 % | 40.0 % |
Convocatoria ordinaria: orientaciones y renuncia
La evaluación en la convocatoria ordinaria se realizará como sigue:70% de la calificación: prueba escrita que se entregará en la fecha fijada en el calendario oficial de exámenes.
25% de la calificación se obtendrá a partir de las diferentes tareas que se realizarán a lo largo del curso.
5% de la calificación se obtendrá a partir de la asistencia y participación activa en las clases.
Para renunciar a la convocatoria ordinaria será suficiente con no presentarse a la prueba individual escrita del 70%. 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 de fuerza mayor. Cualquier cambio que se pueda producir se comunicará al alumnado en la plataforma eGela en tiempo y forma.
Convocatoria extraordinaria: orientaciones y renuncia
La evaluación en la convocatoria extraordinaria consistirá en una prueba individual (que supondrá el 100% de la calificación) en la que se evaluarán todas las competencias / 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
El profesorado de la asignatura se reserva el derecho de modificar el sistema de evaluación por causa de fuerza mayor. Cualquier cambio que se pueda producir se comunicará al alumnado en la plataforma eGela en tiempo y forma.
Temario
Este curso cubre una amplia gama de métodos que se utilizan en la actualidad en la aplicación de las técnicas micreconométricas a los datos económicos en general. El desarrollo concreto de los contenidos es el que sigue.1. Se introducen las variables dependientes cualitativas reflejando un fenómeno estocástico de elección entre dos alternativas o dos categorías posibles. Se estudian los modelos probit y logit en profundidad y se propone un trabajo empírico.
2. Se amplía el campo de elecciones posible a más de dos categorías y se estudia el modelo logit y probit multinomial así como los modelos logit condicional y anidado ayudándose de un trabajo empírico de elección de modos de viajar.
Se justifican los modelos de elecciones ordenadas y secuenciales y se estudia en detalle el modelo probit ordenado.
3. Se estudian variables aleatorias truncadas tanto continuas como discretas, haciendo hincapié en la distribución normal univariante y bivariante y justificando su aparición en el análisis econométrico.
Se realiza un análisis econométrico de modelos donde la variable dependiente es truncada o censurada.
4. Estudio de modelos Tobit de diferente complejidad que conllevan la estimación máximo verosímil de modelos no lineales.
Modelos de oferta de trabajo de las mujeres (Heckman) y estimación en dos etapas y/o máxima verosimilitud.
5. Evaluación de los efectos de un tratamiento o política pública: el efecto medio o el efecto medio en los tratados.
6. Estudio semiparamétrico y paramétrico de datos que reflejan duración en un estado: función de supervivencia y hazard rate. Distribuciones exponencial, Weibull, lognormal, etc. Estimación máximo verosímil.Aproximación de Cox.
7. Modelo de efectos fijos y modelo de efectos aleatorios. Heterogeneidad en los parámetros.
Bibliografía
Materiales de uso obligatorio
Plataforma de apoyo a la docencia eGelaGreene, W.H. (2008), Econometric Analysis, Macmillan Publishing Company, 6th edition.
Software econométrico: Limdep (nlogit), Gretl y R.
Bibliografía básica
1. Amemiya T. (1985), Advanced Econometrics, Basil Blackwell.2. Greene, W.H. (1993), Econometric Analisis, Macmillan Publishing Company.
3. Long, J. S. (1997), Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables, SAGE Publications, Thousand Oaks.
4. Long, J. S. and Freese, J. (2001), Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata, Stata Corporation, College Station, Texas.
5. Maddala G.S. (1986), Limited Dependent and Qualitative Variables in Econometrics, Cambridge University Press.
6. Wooldridge, J. M. (2013), Introductory Econometrics. A modern approach, 5th Edition. South-Western, Mason.
Bibliografía de profundización
Alonso Antón A., Fernández A. y Rodriguez-Poo, J. (2004), ¿Estimation of Duration Models with Heterogeneity of Unknown Form¿, in Progress in Economics Research', vol.7. Nova Science Publishers, New York.Berndt E.R. (1991), The Practice of Econometrics: Classic and Comtemporary, Addison Wesley.
Cameron y Trivedi (2005), Microeconometrics: Methods and Application, Cambridge University Press.
Hsiao, C. (2003). Analysis of Panel Data, Cambridge University Press.
Lancaster T. (1979) ¿Duration models: a survey¿, Journal of Economic Literature.
Rubin D.B. (2005), ¿Causal Inference in Public Policy¿ mimeo, Harvard University.
Winkelmann R. (2000), Econometric Analysis of Count Data, 3ª. ed., Springer.
Revistas
- Computational Economics- Econometrica
- Econometric Reviews
- Journal of Econometrics
- Journal of Applied Econometrics
Enlaces
Software:- http://gretl.sourceforge.net. Gretl: Software econométrico de código abierto y gratuito (versiones en Español, Euskara e Inglés), manual de usuario y datos.
Datos:
- http://www.eustat.es. EUSTAT
- http://www.ine.es. INE
- http://www.bde.es. Banco de España
- http://ec.europa.eu/eurostat. EUROSTAT
- http://www.oecd.org OCDE
- http://www.worldbank.org. World Bank
- http://www.nber.org/data_index.html
- http://www.estadief.minhac.es/
- http://fisher.osu.edu/fin/osudown.htm
- http://econ.queensu.ca/jae/
- http://www.psidonline.isr.umich.edu/data/
- http://www.census.gov/