ECTS credits
ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories
Student's work ECTS: 99
Hours of tutorials: 3
Expository Class: 24
Interactive Classroom: 24
Total: 150
Use languages
Spanish, Galician
Type:
Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments:
Quantitative Economy
Areas:
Quantitative Economics (奇趣腾讯分分彩-specific)
Center
Faculty of Business Administration and Management
Call:
Second Semester
Teaching:
With teaching
Enrolment:
Enrollable
A partir de los conocimientos b谩sicos que el alumnado recibi贸 al cursar la materia de Econometr铆a I en el primer cuatrimestre del tercer curso, en este se profundiza en los m茅todos econom茅tricos fundamentales para lo que, en primer lugar, se enlaza con los conocimientos adquiridos en el curso anterior a trav茅s de los problemas que aparecen a ra铆z del incumplimiento de alguna de las hip贸tesis de partida. A partir de esta visi贸n global, se aborda el estudio de problem谩ticas particulares relacionadas con el an谩lisis de la realidad empresarial, lo que permite al alumnado adquirir una visi贸n m谩s amplia de las posibilidades de la materia, para poder as铆 interpretar trabajos econom茅tricos de dificultad media, y adquirir los conocimientos necesarios para afrontar temas econom茅tricos m谩s avanzados.
TEMA 1. Incumplimiento de las hip贸tesis del Modelo de Regresi贸n Lineal Cl谩sico.
TEMA 2. El Modelo de Regresi贸n Lineal Generalizado: hip贸tesis, propiedades de los estimadores, inferencia y predicci贸n.
TEMA 3. Modelos din谩micos uniecuacionales. Modelos de series de tiempo. Cointegraci贸n, causalidad e interdependencia: Introducci贸n.
TEMA 4. Microeconometr铆a y decisi贸n.
TEMA 5. Empleo de aplicaciones inform谩ticas (de car谩cter transversal).
叠脕厂滨颁础:
Greene, W. (2001): An谩lisis Econom茅trico. Madrid: Pearson Education.
Johnston, J. (1989): M茅todos de Econometr铆a. Barcelona: Vicens-Vives.
Koop, G. (2006): Analysis of financial data. Chichester: John Wiley & Sons.
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Wooldridge, J.M. (2010): Introducci贸n a la Econometr铆a: Un enfoque moderno. Madrid:Paraninfo Thomson Learning.
COMPLEMENTARIA:
Alonso, A.; Fern谩ndez; J.; Gall谩stegui, I (2005): Econometr铆a. Madrid: Pearson E
Cabrer, B; Sancho, A; Serrano, G. (2001): Microeconometr铆a y decisi贸n. Madrid: Pir谩mide.
Guis谩n, M.C. (1197): Econometr铆a. Madrid: McGraw-Hill.
Gujarati, D. (1997): Econometr铆a. Bogot谩: McGraw-Hill.
Hill, R. C.; Griffiths, W. E.; Lim, G. C. (2008): Principles of Econometrics. Hoboken: Wiley & Sons Inc.
Novales, A. (1993): Econometr铆a. Madrid: McGraw-Hill.
Otero, J. M. (1993): Econometr铆a. Series temporales y predicci贸n. Madrid: AC.
Pulido, A; P茅rez; J. (2001): Modelos Econom茅tricos. Madrid: Pir谩mide.
Stock, J.H; Watson, M.M.(2012): Introducci贸n a la Econometr铆a. Madrid: Pearson E.
Studenmund, A.H. (2006): Using Econometrics: A Practical Guide. Pearson E.
Uriel, E. e Peir贸, A. (2000): Introducci贸n al an谩lisis de series temporales. Madrid: AC.
COMPETENCIAS B脕SICAS Y GENERALES
CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un 谩rea de estudio que parte de la base de la educaci贸n secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye tambi茅n algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocaci贸n de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboraci贸n y defensa de argumentos y la resoluci贸n de problemas dentro de su 谩rea de estudio.
CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su 谩rea de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexi贸n sobre temas relevantes de 铆ndole social, cient铆fica o 茅tica.
CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir informaci贸n, ideas, problemas y soluciones a un p煤blico tanto especializado como no especializado.
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonom铆a.
CG2 - Saber elaborar y defender argumentos sobre cuestiones econ贸micas a un nivel general, as铆 como resolver problemas sobre estas cuestiones, haciendo uso de sus conocimientos sobre la realidad empresarial, las teor铆as, los modelos y los m茅todos cient铆ficos propios.
COMPETENCIAS ESPEC脥FICAS
C4 - Elementos b谩sicos de modelos econom茅tricos y predicci贸n.
D6 - Identificar las fuentes de informaci贸n econ贸mica relevante y su contenido.
D7 - Entender las instituciones econ贸micas como resultado y aplicaci贸n de representaciones te贸ricas o formales acerca de c贸mo funciona la econom铆a.
D8 - Derivar de los datos informaci贸n relevante imposible de reconocer por no profesionales.
COMPETENCIAS TRANSVERSALES
CT5 - Conocimientos de tecnolog铆a de la informaci贸n relativos al 谩mbito de estudio.
CT9 - Autonom铆a en el aprendizaje.
CT10 - Trabajo en equipo.
En el aula virtual de esta materia en el Campus Virtual de la 奇趣腾讯分分彩, se indicar谩 a principio de curso una gu铆a docente.
Al ser una asignatura eminentemente aplicada a la problem谩tica econ贸mica, se presta especial atenci贸n al trabajo continuado del alumnado.
Las sesiones expositivas tienen como objeto la introducci贸n y explicaci贸n de los aspectos fundamentales de cada tema, proporcion谩ndole al alumnado los recursos adicionales necesarios que le permitan un adecuado desarrollo del proceso de aprendizaje aut贸nomo.
Las clases interactivas se imparten en el aula de inform谩tica. Estas clases pr谩cticas, en las que se utiliza el ordenador, estar谩n encaminadas a que el alumnado consiga una mejor comprensi贸n de los contenidos b谩sicos y se familiarice con las nuevas herramientas inform谩ticas y con la resoluci贸n de problemas concretos en el 谩mbito de la empresa.
Estas actividades te贸rico-pr谩cticas podr谩n complementarse con trabajos concretos que el alumnado deber谩 realizar aut贸nomamente. Con estos trabajos tambi茅n se pretende contribuir a la adquisici贸n de habilidades para elaborar y presentar estudios referentes a la realidad econ贸mica m谩s actual.
En la gu铆a docente mencionada en el apartado anterior, se recoger谩 este sistema (que ser谩 aplicable igualmente en la primera como en la segunda oportunidad de evaluaci贸n).
El sistema principal es el de evaluaci贸n continua, que ser谩 incompatible con la evaluaci贸n mediante un examen final sobre el 100% de la calificaci贸n m谩xima posible (sobre 10).
- El alumnado obtendr谩 una parte de la calificaci贸n final en base al trabajo realizado a lo largo del cuatrimestre: participaci贸n en clase, resultados de las distintas pruebas, trabajos realizados... La valoraci贸n detallada de estas actividades as铆 como el peso que tendr谩 en la puntuaci贸n final (en todo caso entre un 30% y un 40%) se establecer谩 en la correspondiente gu铆a docente de la asignatura del curso 2023-2024.
- La puntuaci贸n restante hasta completar el 100% se obtendr谩 mediante un examen final. El contenido de este examen final debe tener en cuenta y valorar de forma complementaria el trabajo continuado realizado por el alumnado.
El alumnado que ya hubiera realizado la evaluaci贸n continua en cursos anteriores, podr谩 optar a hacer un examen final espec铆fico que se valorar谩 en la escala de la m谩xima calificaci贸n posible (sobre 10). Esta elecci贸n deber谩 ser comunicada al profesorado responsable de la docencia, antes de la fecha del examen final y en los plazos establecidos al principio del curso.
Para el alumnado con dispensa de asistencia a clase, la evaluaci贸n se realizar谩 mediante un examen final espec铆fico que se valorar谩 en la escala de la m谩xima calificaci贸n posible (sobre 10). Las condiciones para obtener la dispensa de asistencia a clase pueden consultarse en: (Instrucci贸n 1/2017).
EVALUACI脫N DE COMPETENCIAS:
Evaluaci贸n continua: CB1, CB2, CB3, CB4, CB5, CG2, CT5, CT9, CT10, D6, D8.
Examen final: CB1, CB2, CB3, CB4, CB5, CG2, C4, D7.
NOTAS IMPORTANTES:
1) La Normativa sobre Permanencia de la 奇趣腾讯分分彩 se帽ala en el art铆culo 5 que "A cualificaci贸n dunha convocatoria na que o alumno non se presenta, ou non supera os obxectivos establecidos ser谩 de "suspenso", salvo que o estudante non realice ningunha actividade acad茅mica avaliable conforme ao establecido na programaci贸n ou gu铆a docente, en cuxo caso constar谩 como "non presentado"".
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2) Para los casos de realizaci贸n fraudulenta de ejercicios o pruebas ser谩 de aplicaci贸n lo recogido en la "Normativa de avaliaci贸n do rendemento acad茅mico dos estudantes e de revisi贸n de cualificaci贸ns" de la 奇趣腾讯分分彩.
Como la carga total de cada cr茅dito se estima en 25 horas totales para el alumnado, el tiempo de estudio y trabajo personal que se estima para superar esta materia es de 150 horas.
El alumnado deber铆a de tener superada la materia Econometr铆a I de esta titulaci贸n, y adquirida agilidad en el uso de aplicaciones inform谩ticas espec铆ficas.
La asignatura se imparte en gallego.
Se utilizar谩 el programa inform谩tico GRETL.
Juan Carlos Estevez Nu帽ez
- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (奇趣腾讯分分彩-specific)
- ecadrian.estevez [at] usc.es
- Category
- Professor: Temporary PhD professor
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| 11:00-12:45 | Grupo /CLE_01 | Galician | Classroom 3 |
| 06.02.2025 16:00-19:00 | Grupo /CLE_01 | Main Hall |
| 07.07.2025 16:00-19:00 | Grupo /CLE_01 | Main Hall |