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Academic Year: 2023/24

450 - Degree in Marketing and Market Research


Teaching Plan Information

Academic year:
2023/24
Subject:
27647 - Quantitative Models for Marketing
Faculty / School:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Degree:
450 - Degree in Marketing and Market Research
ECTS:
5.0
Year:
4
Semester:
First semester
Subject type:
Optional
Module:
---

1. General information

 

The subject is quantitative and has a strong applied component. During the subject, the student should acquire fluency to produce and handle large volumes of data, to interpret the nature of the research problem that corresponds to each case and to apply with solvency the most appropriate analytical tools. The tools play a fundamental role in this process.

The main goal of this subject is to learn binary choice and panel data models.

These approaches and goals are aligned with the Sustainable Development Goals (SDGs) of the 2030 Agenda of United Nations (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/), specifically, the activities planned in the subject will contribute to the achievement of the goals.

 

2. Learning results

 

Its main goal is that the student is able to carry out a qualitative data modeling work of absolutely autonomously. To do so, the student must master the techniques that make up the four essential stages of the econometric method (specification, estimation, validation and exploitation of results), in this case applied to market analysis. We expect the student to be able to understand the specific type of data with which, in each case, works and to select the most appropriate econometric model accordingly.

The specific goals we seek with this course belong to three categories: conceptual, skills and attitudes. Regarding the first two categories (conceptual and skills), the student should understand the basic techniques of econometric analysis applied to qualitative data, typical of market analysis and panel data.

The subject has a strong practical orientation which means that the student should be able to design and evaluate research exercises autonomously.

 

3. Syllabus

 

UNIT 1. Introduction

Term goal and basic concepts.

Types of data and typology of models.

Instruments

An overview of the course

UNIT 2. Binary choice models

Linear regression model.

Probit and logit models.

Estimation and inference in binary choice models.

Case studies

UNIT 3. Multiple choice models

Estimation and inference in multiple choice models.

Case studies

UNIT 4. Models for sorted data

Estimation and inference in models for ordinal data.

Case studies:

UNIT 5. Introduction to Panel Models.

Panel data models.

A case study

 

4. Academic activities

 

The subject will be taught in a practical way in the computer classroom with the Gretl program. The first half hour will be master class on blackboard and then the knowledge will be applied to cases proposed by the teacher.

The distribution of the 125 hours dedicated to the subject will be as follows:

Master Classes: 15 hours

Practical Classes: 25 hours

Case Resolution: 10 hours

Assessment Tests: 5 hours

Personal work: 70 hours

 

5. Assessment system

 

In the FIRST CALL, two evaluation systems will be implemented:

Continuous evaluation consisting of three individual or paired assignments, to be chosen by the students. The first will correspond to the knowledge acquired from topics 1 and 2 of the subject. The second will correspond to the knowledge acquired from topics 3 and 4; and the third will correspond to the knowledge acquired in topic 5.

The grade obtained for continuous evaluation will be the arithmetic mean of the three approved papers. Each unsuccessful assignment will be returned to the student(s) for review at.

Global assessment:

A test of the whole program of the subject, consisting of the resolution of three cases that the student must solve with the computer. 

In order to pass the course, a score equal to or higher than 5 points out of 10 must be obtained.

In the SECOND CALL, the evaluation method will be the Global following the guidelines defined for the first call.

For the evaluation of the students of the fifth and sixth call, reference is made to the agreement of December 22, 2010, of the Governing Council of the University.

 


Curso Académico: 2023/24

450 - Graduado en Marketing e Investigación de Mercados


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
27647 - Modelos cuantitativos aplicados al marketing
Centro académico:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Titulación:
450 - Graduado en Marketing e Investigación de Mercados
Créditos:
5.0
Curso:
4
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Optativa
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

La asignatura es de tipo cuantitativo y tiene un fuerte componente aplicado. Durante el curso, el estudiante deberá adquirir soltura para producir y manejar grandes volúmenes de datos, para interpretar la naturaleza del problema de investigación que corresponde a cada caso y para aplicar con solvencia los instrumentos de análisis más adecuados. Las herramientas informáticas ocupan un papel fundamental en todo este proceso.
Esta asignatura tiene como principal objetivo el aprendizaje de Modelos de elección binaria y de datos de panel.

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.

2. Resultados de aprendizaje

Su objetivo fundamental es que el estudiante sea capaz de realizar un trabajo de modelización de datos de tipo cualitativo de forma absolutamente autónoma. Para ello, el estudiante deberá dominar las técnicas que conforma las cuatro etapas esenciales del método econométrico (especificación, estimación, validación y explotación de resultados), en este caso aplicado al análisis de mercados. Esperamos que el alumno sea capaz de entender el tipo concreto de datos con los que, en cada caso, trabaja y seleccionar en consecuencia el modelo econométrico más adecuado.

Los objetivos concretos que buscamos con esta asignatura pertenecen a tres categorías: conceptuales, de habilidades y de actitudes. Respecto a las dos primeras categorías (conceptuales y de habilidades), el estudiante deberá comprender las técnicas básicas del análisis econométrico aplicado a datos de tipo cualitativo, propios de análisis de mercados y datos panel.

La asignatura tiene una fuerte orientación práctica lo que significa que el estudiante deberá ser capaz de diseñar y evaluar ejercicios de investigación de forma autónoma.

3. Programa de la asignatura

TEMA 1. Introducción
Objetivo del curso y conceptos básicos.
Tipos de datos y tipología de modelos.
Instrumentos
Una panorámica del curso
TEMA 2. Modelos de elección binaria
Modelo de regresión lineal.
Modelos probit y logit.
Estimación e inferencia en modelos de elección binaria.
Estudio de casos
TEMA 3. Modelos de elección múltiple
Estimación e inferencia en modelos de elección múltiple.
Estudio de casos
TEMA 4. Modelos para datos ordenados
Estimación e inferencia en modelos para datos ordinales.
Estudio de casos:
TEMA 5. Introducción a Modelos Panel.
Modelos de datos Panel.
Un caso de estudios

4. Actividades académicas

La asignatura se impartirá de manera práctica en el aula de informática con el programa Gretl. La primera media hora será clase magistral en pizarra y a continuación se aplicarán los conocimientos a casos propuestos por el profesor.

La distribución de las 125 horas dedicadas a la asignatura será:
Clases Magistrales: 15 horas
Clases Prácticas: 25 horas
Resolución de Casos: 10 horas
Pruebas de Evaluación: 5 horas
Trabajo Personal: 70 horas

5. Sistema de evaluación

En la PRIMERA CONVOCATORIA se pondrán en marcha dos sistemas de evaluación:

Evaluación Continua consistente en realización de tres trabajos individuales o por parejas, a elegir por el alumnado. El primero se corresponderá con los conocimientos adquiridos de los temas 1 y 2 de la asignatura. El segundo se corresponderá con los conocimientos adquiridos de los temas 3 y 4; y el tercero, con los conocimientos adquiridos en el tema 5.
La nota obtenida por evaluación continua será la media aritmética de los tres trabajos aprobados. Cada trabajo no superado se devolverá al alumno/s para que lo puedan revisar.

Evaluación Global:
Realización de una prueba de todo el programa de la asignatura, consistente en la resolución de tres casos que el estudiante deberá resolver con el ordenador.
Para superar la asignatura se debe obtener una puntuación igual o superior a 5 puntos sobre 10.

En la SEGUNDA CONVOCATORIA, el método de evaluación será el Global siguiendo las pautas definidas para la primera convocatoria.
Para la evaluación de los alumnos de quinta y sexta convocatoria se remite al acuerdo de 22 de diciembre de 2010, del Consejo de Gobierno de la Universidad.