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Academic Year/course: 2023/24

417 - Degree in Economics

27443 - Applied Econometrics


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
27443 - Applied Econometrics
Faculty / School:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Degree:
417 - Degree in Economics
ECTS:
3.0
Year:
3 and 4
Semester:
First semester
Subject type:
Optional
Module:
---

1. General information

The main objective of the subject is to deal from an applied perspective with a series of problems that arise in econometric practice, such as some issues related to the specification, estimation and interpretation of models: models with discrete dependent variable, models with time series data and models with panel data . The previous knowledge and other new issues will be fixed with the elaboration of some practical cases that will be solved with the help of the computer and then will have to be presented publicly.

These approaches and goals are aligned with the Sustainable Development United Nations (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/), in particular, the activities planned in the subject will contribute to the achievement of objectives 4.3, 4.4 and 4.5 of Goal 4 and Goal 8.

2. Learning results

  • Know the basic techniques of econometric analysis and adapt them to the field of application of economics.
  • Know how to collect data from different sources and transform them to be used in econometric analysis.
  • Apply the appropriate econometric techniques that, with the help of an econometric program such as Gretl, will help the student to solve problems of interest in the economic field.
  • Know how to test different economic hypotheses through restrictions in the model parameters.
  • Know how to introduce dummy variables in econometric models and interpret their estimation.
  • Identify common problems that can occur in the error term of an econometric model (autocorrelation, heteroscedasticity and normality) and know how to correct them.
  • Estimate and interpret models in which the dependent variable is of discrete type.
  • Estimating and interpreting high-frequency time series models, determining the various effects of ARCH type that can be found.
  • Know how to write an applied econometric paper in a rigorous and comprehensible way.
  • Summarize and group the main ideas of a paper and translate them into a PowerPoint presentation.
  • Publicly defend the resolution of the cases that will be presented during the term.

3. Syllabus

PART I. Common problems in econometric estimation. Models with binary dependent variable.
Econometrics topics to be covered in the case studies:

• Estimation of models with problems in the random part, heteroscedasticity and autocorrelation. Case 1.1.
• Estimation of models with discrete dependent variable. Case 1.2.
• Estimation, validation and interpretation of results in all cases.

PART II. Econometric models with high-frequency and panel data.
Econometrics topics to be covered in the case studies:

  • Estimation of models with autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH). Case 2.1.
  • Estimation, validation and interpretation of results in all cases.

4. Academic activities

Participative master class: sessions with the teacher in which the subject will be explained, 11 hours Problems and cases: sessions to solve practical cases presented by the teacher, 8 hours

Evaluated teaching assignments: time dedicated by students to solve evaluable cases, part of it in class with the support of the teacher and part of it individually, 22 hours

Personal study: 25 hours

Evaluation tests: class presentations and written tests are included, 9 hours

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

5. Assessment system

First call: two assessment systems are offered to the student:

Option 1: Continuous assessment

  • Written and oral presentation of the cases proposed by the teacher.
  • 90% of the continuous assessment grade is obtained by weighting at 60% the written work presented by students, and at 40% the oral presentation of the same in class. In the assessment of this part, the correct resolution of the questions, the theoretical justification, the correct economic and econometric writing and the public presentation will be taken into account.
  • 10% of the continuous assessment grade will be obtained if students individually submit in writing a proposal for a concrete empirical study. In this part, the originality of the proposal and the feasibility of to carry out the work with econometric techniques will be assessed.

Option 2: Global exam

Theoretical and theoretical-practical questions on the contents of the subject and a computer test.

The theoretical part will be graded out of 5 points and the practical computer part will be graded out of 5 points. The subject is passed by obtaining at least 5 points, with a minimum grade of 3 points in each part.

Second call: global exam as described above.


Curso Académico: 2023/24

417 - Graduado en Economía

27443 - Aplicaciones econométricas


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
27443 - Aplicaciones econométricas
Centro académico:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Titulación:
417 - Graduado en Economía
Créditos:
3.0
Curso:
3 y 4
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Optativa
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

El objetivo fundamental de la asignatura es tratar desde una perspectiva aplicada una serie de problemas que surgen en la práctica econométrica, como algunas cuestiones relacionadas con la especificación, estimación e interpretación de los modelos: los modelos con variable dependiente discreta, los modelos con datos de series temporales y los modelos con datos de panel. Los conocimientos anteriores y otras cuestiones nuevas serán fijados con la elaboración de unos casos prácticos que se resolverán con la ayuda del ordenador y que luego tendrán que exponerse públicamente.

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 las metas 4.3, 4.4 y 4.5 del Objetivo 4 y al Objetivo 8.

2. Resultados de aprendizaje

  • Conocer las técnicas básicas del análisis econométrico y adecuarlas al ámbito de aplicación de la economía.
  • Saber recopilar datos de distintas fuentes y transformarlos para ser usados en el análisis econométrico.
  • Aplicar las técnicas econométricas adecuadas que, con la ayuda de un programa econométrico como Gretl, le ayuden al alumno a resolver problemas de interés en el ámbito económico.
  • Saber cómo contrastar distintas hipótesis económicas a través de restricciones en los parámetros de los modelos.
  • Saber cómo introducir variables ficticias en los modelos econométricos e interpretar su estimación.
  • Identificar los problemas habituales que se pueden presentar en el término del error de un modelo econométrico (autocorrelación, heteroscedasticidad y normalidad) y saber cómo corregirlos.
  • Estimar e interpretar modelos en los que la variable dependiente es de tipo discreto.
  • Estimar e interpretar modelos de series temporales de alta frecuencia, determinando los distintos efectos de tipo ARCH que pueden encontrarse.
  • Saber redactar un trabajo aplicado de econometría de forma rigurosa y comprensible.
  • Resumir y agrupar las principales ideas de un trabajo y plasmarlas en una presentación de tipo PowerPoint.
  • Defender públicamente la resolución de los casos que se irán planteando durante el curso.

3. Programa de la asignatura

PARTE I. Problemas habituales en la estimación econométrica. Modelos con variable dependiente binaria.

Temas de econometría que se tratarán en los casos prácticos:

  • Estimación de modelos con problemas en la parte aleatoria, heteroscedasticidad y autocorrelación. Caso 1.1.
  • Estimación de modelos con variable dependiente discreta. Caso 1.2.
  • Estimación, validación e interpretación de resultados en todos los casos.

 

PARTE II. Modelos econométricos con datos de alta frecuencia y datos de panel.

Temas de econometría que se tratarán en los casos prácticos:

  • Estimación de modelos con heteroscedasticidad condicional autorregresiva (ARCH). Caso 2.1.
  • Estimación, validación e interpretación de resultados en todos los casos.

4. Actividades académicas

Clase magistral participativa: sesiones con el profesor en las que se explicará el temario de la asignatura, 11 horas

Problemas y casos: sesiones de resolución de casos prácticos planteados por el profesor, 8 horas

Trabajos docentes evaluables: tiempo dedicado por los alumnos a resolver casos evaluables, una parte en clase con apoyo del profesor y otra parte de forma individual, 22 horas

Estudio personal: 25 horas

Pruebas de evaluación: se incluyen las presentaciones en clase y las pruebas escritas, 9 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

Primera convocatoria: se ofrecen al alumno dos sistemas de evaluación:

Opción 1: Evaluación continua.

  • Presentación por escrito y oralmente de los casos propuestos por el profesor.
  • El 90% de la nota de la evaluación continua se obtiene ponderando al 60% el trabajo escrito que presentan los alumnos, al 40% la presentación oral del mismo que se hace en clase. En la valoración de esta parte se tendrá en cuenta la resolución correcta de las preguntas, la justificación teórica, la correcta redacción económica y econométrica y la presentación pública.
  • El 10% de la nota de la evaluación continua se obtendrá si los alumnos presentan individualmente por escrito una propuesta de estudio empírico concreto. En esta parte se valorará la originalidad de la propuesta y la viabilidad de llevar a cabo el trabajo con técnicas econométricas.

Opción 2: Examen global.

Preguntas teóricas y teórico-prácticas sobre los contenidos del curso y un examen de ordenador.

La parte teórica puntuará 5 puntos y la parte práctica de ordenador 5 puntos. Se aprueba la asignatura obteniendo al menos 5 puntos, con 3 puntos de nota mínima en cada parte.

Segunda convocatoria: examen global como el descrito anteriormente.