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Academic Year: 2023/24

417 - Degree in Economics

27427 - Econometrics II


Teaching Plan Information

Academic year:
2023/24
Subject:
27427 - Econometrics II
Faculty / School:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Degree:
417 - Degree in Economics
ECTS:
6.0
Year:
3
Semester:
Second semester
Subject type:
Compulsory
Module:
---

1. General information

The objective of this subject is that the student first learns to contrast the basic hypotheses concerning the random part of the general linear model, as a complement to what has been studied in Econometrics I. And in a second part, focusing on the univariate analysis of time series, the student learns the Box-Jenkins methodology, in order to obtain predictions of these time series.

These approaches and objectives are aligned with the Sustainable Development Goals (SDGs) of the 2030 Agenda of the United Nations ()  (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/), specifically, the activities foreseen in the subject will contribute to the achievement of Sustainable production and consumption (goal 12), education (goal 4), gender equality (goal 5)

2. Learning results

Upon passing the subject, the student should master the techniques that make up the four essential stages of the econometric method: specification, estimation, validation and exploitation of the model, both in the case of an econometric model with several explanatory variables as well as from the point of view of univariate time series analysis.

3. Syllabus

PART 1: EXTENSION OF THE GENERAL LINEAR MODEL

Unit 1: Extensions of the general linear model Topic 1. Sphericity analysis and use of models

PART II: TIME SERIES ANALYSIS

Unit 2: Basic concepts: ARMA and ARIMA models.

Unit 3: Box-Jenkins Methodology (I): General scheme and identification

Unit 4: Box-Jenkins Methodology (II): Estimation, testing and forecasting

4. Academic activities

Theoretical concepts will be taught in the master classes

Lectures: 30 hours

Practical classes: 30 hours

Personal Study: 88 hours

Assessment tests. 4h (2h will be outside class hours)

ECTS = 150 hours

In principle, the teaching methodology and its assessment is planned to be based on face-to-face classes . However, if circumstances so require, they may be carried out online.

5. Assessment system

The subject will be evaluated in continuous evaluation in the first call and by means of global evaluation in the second call.

Continuous assessment

There will be two tests consisting of theoretical and practical questions as well as practical exercises of computer to be solved with the Gretl program. The first test will be on the first part of the program Extensions of General Linear Model. This midterm test will represent 25% of the final grade. The second test will be on part two of the Time Series Analysis program. This test will represent 75% of the final grade. To pass the continuous evaluation a minimum of 3.5 must be obtained in each test and the weighted sum must be greater than or equal to 5.

Global assessment

It will consist of theoretical and practical questions of the contents of the program, some of these questions will be outputs of the Gretl program to interpret or problems to solve using this program. The global exam will also have two parts corresponding to the two parts of the program, respectively, and the weight of each of them in the final grade will be as in the continuous evaluation option (25% for the first and 75% for the second).

Assessment Criteria:

Students who have not passed the continuous evaluation but in any of the tests have a grade equal to or higher than 5 may choose to take the final exam only for the part not passed, with the corresponding percentage or the whole exam, and their final grade will be the maximum between the grade of the global exam or the weighted average of the part passed in the continuous evaluation and that of the other part, in the global exam.


Curso Académico: 2023/24

417 - Graduado en Economía

27427 - Econometría II


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
27427 - Econometría II
Centro académico:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Titulación:
417 - Graduado en Economía
Créditos:
6.0
Curso:
3
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Obligatoria
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

Esta asignatura tiene como objetivo que el estudiante aprenda en primer lugar a contrastar las hipótesis básicas referentes a la parte aleatoria del modelo lineal general, como complemento de lo estudiado en la Econometría I. Y en una segunda parte, centrándonos en el análisis univariante de series temporales, el estudiante aprende la metodología Box-Jenkins, con objeto de obtener predicciones de dichas series.

Estos planteamientos y objetivos están alineados con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/), en concreto, las actividades previstas en la asignatura contribuirán al logro de los objetivos Producción y consumo sostenibles (objetivo 12), educación (objetivo 4), igualdad de género (objetivo 5).

2. Resultados de aprendizaje

Al superar la asignatura el estudiante deberá dominar las técnicas que conforma las cuatro etapas esenciales del método econométrico: especificación, estimación, validación y la explotación del modelo, tanto en el caso de un modelo econométrico con varias variables explicativas como desde el punto de vista del análisis univariante de series temporales.

3. Programa de la asignatura

PARTE 1: AMPLIACIÓN DEL MODELO LINEAL GENERAL

Tema 1: Tema 1. Ampliaciones del modelo lineal general Tema 1. Análisis de esfericidad y uso de los modelos

 PARTE II: ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES

Tema 2: Conceptos básicos: Modelos ARMA y ARIMA.

Tema 3: Metodología Box-Jenkins  (I): Esquema general e identificación

Tema 4: Metodología Box-Jenkins  (II): Estimación, chequeo y predicción

 

4. Actividades académicas

En las clases magistrales se impartirán los conceptos teóricos

Clases magistrales: 30 horas

Clases prácticas: 30 horas

Estudio Personal: 88 horas

Pruebas Evaluación: 4h (2h estarán fuera del horario de clase)

ECTS = 150 horas

En principio la metodología de impartición de la docencia y su evaluación está previsto que pivote alrededor de clases presenciales. No obstante, si las circunstancias lo requieren, podrán realizarse de forma online.

5. Sistema de evaluación

La asignatura se evaluará como evaluación continua en primera convocatoria y mediante evaluación global durante segunda convocatoria.

Evaluación continua

Se deberán realizar dos pruebas que constarán tanto de preguntas teóricas y prácticas como de ejercicios prácticos de ordenador a resolver con el programa Gretl. La primera prueba será sobre la primera parte del programa Ampliaciones del Modelo Lineal General. Esta prueba intermedia representará el 25% de la calificación final. La segunda prueba será sobre la parte segunda del programa Análisis de series temporales. Esta prueba representará el 75% de la calificación final. Para superar la evaluación continua se tendrá que obtener un mínimo de 3.5 en cada prueba y la suma ponderada tendrá que ser mayor o igual que 5.

 Evaluación global

Constará de cuestiones teóricas y prácticas de los contenidos del programa, algunas de estas cuestiones serán salidas del programa Gretl para interpretar o problemas para resolver utilizando dicho programa. El examen global tendrá también dos partes correspondientes a las dos partes del programa, respectivamente y la participación de cada una de ellas en la calificación final será como en la opción de la evaluación continua (25% la primera y 75% la segunda).

 Criterios de Evaluación:

Los alumnos que no hayan superado la evaluación continua pero en alguna de las pruebas tengan una calificación igual o superior a 5 podrán optar a presentarse al examen final sólo a la parte no superada, con su porcentaje correspondiente, o a todo el examen, y su calificación final será el máximo entre la calificación del examen global o la media ponderada de la parte superada en la evaluación continua y la de la otra parte, en la prueba global.