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.

Resultados del aprendizaje de la asignatura

Los resultados de aprendizaje previstos incluyen la familiarización con los métodos de análisis de datos, incluidos los métodos de estimación y el análisis de regresión, la capacidad de comunicar la comprensión del análisis de datos, la comprensión de cómo las teorías económicas pueden utilizarse para crear hipótesis comprobables utilizando datos empíricos y econometría, el examen de las limitaciones de la econometría y sus aplicaciones en la sociedad.



Además, los estudiantes aprenderán a aplicar métodos estadístico-econométricos para el análisis y la evaluación de políticas económicas a nivel público o privado, local, nacional o internacional. También serán capaces de realizar trabajos empíricos y de elegir el software estadístico-econométrico adecuado para realizar análisis cuantitativos que se presentarán en informes profesionales de alta calidad.



También se espera obtener la capacidad de 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.



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.

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. Introducción



1.1 Modelo de Regresión Lineal General. Modelos lineales versus modelos no lineales. Interpretación de coeficientes.

1.2 Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios y Máxima Verosimilitud. Propiedades del estimador MV. Contrastes de Especificación: Razón de verosimilitud, Wald y Multiplicador de Lagrange.

1.3 Introducción a R.



2. Modelos de elección discreta: modelos binarios



2.1 Modelo de probabilidad lineal.

2.2 Modelo de variable latente para variables dependientes binarias.

2.3 Modelos Logit y Probit.

2.4 Estimación por Máxima Verosimilitud.

2.5 Interpretación y predicción.

2.6 Contrastes de hipótesis.

2.7 Medidas de bondad de ajuste, selección de modelos.



3. Modelos de elección discreta: modelos ordinales



3.1 Modelo de variable latente para variables dependientes ordinales

3.2 Estimación por Máxima Verosimilitud y contrastes.

3.3 Interpretación y predicción.



4. Modelos de elección discreta: modelos nominales



4.1 Logit Multinomial como modelo de probabilidad

4.2 Logit Multinomial como modelo de elección discreta

4.3 Estimación por Máxima Verosimilitud y contrastes.

4.4 Interpretación y predicción.

4.5 Logit condicional. 



5. Modelos de regresión truncados y censurados



5.1 Introducción

5.2 Distribuciones truncadas y censuradas

5.3 Regresión con variables truncadas y censuradas

5.4 El modelo de regresión para variables truncadas

5.5 El modelo de regresión Tobit para variables censuradas



6. Modelos en dos etapas



6.1 Introducción

6.2 Los primeros modelos en dos etapas

6.3 Selección muestral

6.4 Modelo de doble valla

6.5 ¿Tobit o modelo en dos etapas?



7. Modelos para datos de conteo



7.1 Introducción

7.2 Modelo de regresión de Poisson

7.3 Modelo de regresión binomial negativo

7.4 Modelos de regresión para datos de conteo truncados

7.5 Modelización del exceso de ceros

7.6 Estadístico de Vuong para modelos no anidados



8. Selección Muestral: Análisis del Problema de Autoselección



8.1 Introducción

8.2 El Modelo Original de Roy. Interpretación de medias muestrales bajo Autoselección.

8.3 Autoselección y Evaluación de Programas Sociales. Asignación exógena vs. autoselección.

8.4 Estimación del Average Treatment Effect (ATE) y del Average Treatment effect for the Treated.

8.5 Selección endógena



9. Datos de panel y otros modelos



5.1 Introducción

5.2 Datos de sección cruzada independientes

5.4 Modelo de efectos fijos

5.5 Modelo de efectos aleatorios

5.6 El método de efectos aleatorios correlacionados

5.7 Modelos dinámicos

5.8 Otros modelos

Bibliografía

Materiales de uso obligatorio

Plataforma de apoyo a la docencia eGela







Greene, W.H. (2008), Econometric Analysis, Macmillan Publishing Company, 6th edition.







Software econométrico: Gretl(http://gretl.sourceforge.net/) y R (https://cran.r-project.org/).

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.







Wooldridge, Jeffrey M. (2010) Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. The MIT Press (2ed).

Revistas

- Estudios de Economía Aplicada



- Estadística Española



- Hacienda Pública Española



- Investigaciones Económicas







- 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/