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Curso : 2020/2021

525 - Máster Universitario en Economía

61340 - Econometría: estudio de casos


Información del Plan Docente

Año académico:
2020/21
Asignatura:
61340 - Econometría: estudio de casos
Centro académico:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Titulación:
525 - Máster Universitario en Economía
Créditos:
3.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Optativa
Materia:
---

1.Información Básica

1.1.Objetivos de la asignatura

1.2.Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

Proporcionar al alumnos conocimientos y herramientas para poder analizar de forma autónoma diversos aspectos de la economía. Por tanto, es una asignatura que potencia y complementa los conocimientos previamente adquiridos, en la medida que permite al alumno comprobar si sus opiniones económicas tienen acomodo empírico.

1.3.Recomendaciones para cursar la asignatura

Conocimientos de Econometría y Teoría Económica

2.Competencias y resultados de aprendizaje

2.1.Competencias

Al superar la asignatura, el estudiante será más competente para...

Al superar la asignatura, el estudiante será más competente para fundamentar desde la Teoría Econométrica nuevos instrumentos para diferentes tipos de datos, orientándolas hacia diversas aplicaciones.

2.2.Resultados de aprendizaje

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados...

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar conocimientos para estimar modelos empíricos, realizar predicciones y ser capaz de interpretar dichos modelos desde un punto de vista económico.

2.3.Importancia de los resultados de aprendizaje

- Conocimiento de nuevos instrumentos orientados hacia diversas aplicaciones econométricas

- Saber enfrentarse a diferentes problemas de tipo empírico que se le pueden presentar en su vida profesional

3.Evaluación

3.1.Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluacion

El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluación...

Nota: Está previsto que la evaluación se realice de manera presencial pero si las circunstancias sanitarias lo requieren, se realizará de manera semipresencial u online

Sistema de evaluación

Ponderación mínima

Ponderación máxima

Trabajos realizados, presentación de estos y participación en las clases

50%

50%

Examen final

50%

50%

 

De acuerdo a lo dispuesto en el Reglamento de Normas de Evaluación de la UZ existirá la posibilidad de una prueba global de evaluación.

4.Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1.Presentación metodológica general

El proceso de aprendizaje que se ha diseñado para esta asignatura se basa en lo siguiente:

  • Combinación de exposición teórica por parte del profesor con la participación activa del alumno en los diferentes temas objeto de estudio. El alumno deberá preparar para las clases, las lecturas, problemas o trabajos planteados por el profesor.
  • La carga práctica predominará sobre la teórica.
  • Para todos los temas se utilizarán recursos informáticos, en especial GRETL y GAUSS.
  • En el proceso de aprendizaje es necesario el estudio y esfuerzo individual del alumno.

Está previsto que las clases sean presenciales. No obstante, si fuese necesario por razones sanitarias, las clases podrán impartirse de forma semipresencial u online.

4.2.Actividades de aprendizaje

El programa que se ofrece al estudiante para ayudarle a lograr los resultados previstos comprende las siguientes actividades...

El programa que se ofrece al estudiante para ayudarle a lograr los resultados previstos comprende las siguientes actividades.

Actividad formativa

Nº Horas

% Presencialidad

 Asistencia a clases teóricas

20

100%

 Preparación de trabajos y estudio independiente del alumno

45

--------

 Presentación y defensa de los trabajos realizados

10

100%

4.3.Programa

Máster (MECES 3)

4.4.Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

Calendario de sesiones presenciales y presentación de trabajos

     

Temas

Fechas aproximadas

Precios, inflación y tipos de cambio

-          Persistencia

-          Integración fraccional

-          Modelos Threshold

-          Modelos STAR

 

2º semana Febrero

Mercado Laboral: Modelos estructuralistas vs histéresis

-          Cambio Estructural

-          Metodología Bai-Perron

 

4º semana de Febrero

     Determinación de ciclos económicos

-          Modelos Harkov-Switching

-          Concordancia Ciclos

-          Datación de Ciclos

 

2º semana de Marzo

     Convergencia estocástica

-          Raíces Unitarias

-          Contrastes de Estacionariedad

-          Tendencia deterministas

 

4º semana de Marzo

     Modelos de Sector Público

-          Cointegración

-          Mecanismo de corrección del error

-          Metodología Johansen

 

2º semana de Abril

Presentación y discusión de trabajos

Mayo

 

Las clases magistrales se impartirán de Febrero a Abril. Las presentaciones de los trabajos se realizarán durante el mes de Mayo.

4.5.Bibliografía y recursos recomendados

  • No hay registros bibliográficos para esta asignatura  


Curso : 2020/2021

525 - Master's in Economics

61340 - Econometrics: a Case Study


Información del Plan Docente

Academic Year:
2020/21
Subject:
61340 - Econometrics: a Case Study
Faculty / School:
109 -
Degree:
525 - Master's in Economics
ECTS:
3.0
Year:
1
Semester:
Second semester
Subject Type:
Optional
Module:
---

1.General information

1.1.Aims of the course

.

1.2.Context and importance of this course in the degree

.

1.3.Recommendations to take this course

.

2.Learning goals

2.1.Competences

.

2.2.Learning goals

.

2.3.Importance of learning goals

.

3.Assessment (1st and 2nd call)

3.1.Assessment tasks (description of tasks, marking system and assessment criteria)

Course assessment will be onsite. In the case of a new pandemic wave assessment will become partly online or fully online. It should be noted that in any online assessment task the student performance may be recorded, following the regulations described in: “https://protecciondatos.unizar.es/sites/protecciondatos.unizar.es/files/users/lopd/gdocencia_reducida.pdf”_

4.Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1.Methodological overview

The methodology followed in this course is oriented towards achievement of the learning objectives. A wide range of teaching and learning tasks are implemented, such as lectures, student participation, practical activities and autonoomus work (preparation of classes, readings, problems). The practical part prevails over the theoretical one.

Computing resources will be used, especially GRETL, STATA and GAUSS.

All lectures and seminars will be imparted on site. In the case of a new health emergency caused by the current pandemic all teaching will be moved online.

4.2.Learning tasks

The course includes the following learning tasks: 

  • Lectures (20 hours): compulsory attendace
  • Autonomous work (45 hours): preparation of coursework and assignments, and study
  • Presentation and defense of assignments (10 hours): compulsory attendance 

4.3.Syllabus

The course will address the following topics:

Topic 1. Introduction

Topic 2. Prices, inflation and Exchange rates

Topic 3. Labour market: structuralist models vs hysteresis

Topic 4. Economic cycles

Topic 5. Stochastic convergence

Topic 6. Public Sector models

4.4.Course planning and calendar

Provisional calendar of dates: 

 

Topic

Dates

Prices, inflation and Exchange rates

-          Persistence

-          Fractional Integration

-          Threshold models

-          STAR models

 2nd week February

Labour market: structuralist models vs hysteresis

-          Structural change

-          Bai-Perron methodology

4th week February

     Economic cycles

-         Markov-Switching models

-         Cycle concordance

-         Cycle dating

2nd week March

     Stochastic convergence

-          Unit root tests

-          Stationarity tests

-          Deterministic trends

4th week March

     Public Sector models

-          Cointegration

-          Error correction mechanism

-          Johansen methodology

2nd week April

Presentation and discussion of assignments

May

 

4.5.Bibliography and recommended resources

.