ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Student's work ECTS: 114 Hours of tutorials: 6 Expository Class: 12 Interactive Classroom: 18 Total: 150
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary subject Master鈥檚 Degree RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Quantitative Economy
Areas: Quantitative Economics (奇趣腾讯分分彩-specific)
Center Faculty of Economics and Business Studies
Call: First Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable | 1st year (Yes)
ESTA MATERIA TIENE COMO OBJETIVOS QUE EL ALUMNADO:
- Comprenda las herramientas matem谩ticas b谩sicas, necesarias para la formalizaci贸n del comportamiento econ贸mico.
- Adquiera las habilidades en la b煤squeda, identificaci贸n e interpretaci贸n de las fuentes de informaci贸n econ贸mica relevante e de su contenido.
- Sea capaz de formular modelos simples de relaci贸n de las variables econ贸micas, basados en la utilizaci贸n de instrumentos t茅cnicos.
- Eval煤e, utilizando t茅cnicas emp铆ricas, las consecuencias de distintas alternativas de acci贸n y seleccione las m谩s id贸neas.
- Pueda cursar otras materias del M谩ster que necesitan del conocimiento de las 鈥渢茅cnicas econom茅tricas鈥.
TEMAS:
Tema 1.- Modelos lineales y no lineales
1.1. Linealidad y no linealidad
1.2. Transformaci贸n de las variables
1.3. Modelos con variables de interacci贸n
1.4. Regresi贸n no lineal
Tema 2.- Problemas de especificaci贸n y problemas de datos
2.1. Especificaci贸n del modelo.
2.2. El problema de los datos
2.3. Efectos de la omisi贸n e inclusi贸n de variables
2.4. Contrastes de especificaci贸n
Tema 3.- El efecto del tiempo en los modelos econom茅tricos
3.1.Modelos de series de tempo univariantes
3.2. Regresi贸n con series de tiempo: variables estacionarias
3.3 Regresi贸n con variables no estacionarias. Cointegraci贸n y regresiones espurias
3.4. Modelos VAR
Tema 4.- Modelos heteroced谩sticos. Evaluando el riesgo.
4.1. Introducci贸n.
4.2. Modelos GARCH univariantes.
Tema 5.- Regresores estoc谩sticos: m茅todos de estimaci贸n de los momentos y variables instrumentales
5.1. Modelos con regresores estoc谩sticos
5.2.Variables instrumentales
5.3.M茅todo generalizado de los momentos
Tema 6.- Manejo de distintos paquetes econom茅tricos
BIBLIOGRAF脥A BASICA:
DOUGHERTY, C. (2011) Introduction to Econometrics, Fourth edition. Oxford University Press
GREENE, W. H. (1998) An谩lisis econom茅trico. 3陋 Ed. Prentice Hall
HILL, R. C.; GRIFFITHS, W. E.; LIM, G. C. (2012): Principles of Econometrics, Fourth edition. John Wiley &Sons, Inc.
VERBEEK, M. (2012) A Guide to Modern Econometrics, Fourth edition. John Wiley &Sons, Ltd.
BIBLIOGRAF脥A COMPLEMENTARIA:
CHAREMZA, W. W.; DEADMAN, D. F. (1997): New Directions in econometric practice. Aldershot: Edward Elgar.
ENDERS, W. (1995): Applied Econometric Time Series. New York: John Wiley & Sons.
FRANSES, P.H.; VAN DIJK, D (2000): Non-linear Time Series Models in Empirical Finance. Cambridge University Press
JOHNSTON, J.; DINARDO, J. (1997): Econometric methods. Singapur: McGraw-Hill .
PE脩A, D. (2005): An谩lisis de series temporales. Alianza Editorial.
PESARAN, M. H.(2015) Time Series and Panel Data Econometrics, Oxford University Press
WOOLDRIDGE, J. M. (2006) Introducci贸n a la econometr铆a. Un enfoque moderno. Thomson.
Competencias espec铆ficas CE1, CE8, CE10, C12
Competencias transversales CT4, CT5, CT10
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Pr谩cticas a trav茅s de TIC:
Los alumnos y alumnas deben realizar, con el apoyo y direcci贸n del profesorado, las aplicaciones emp铆ricas que les sean propuestas.
Prueba objetiva:
Prueba para evaluar la capacidad que el alumnado tiene para asimilar los conceptos e interrerlacionarlos.
Sesi贸n magistral:
Exposici贸n oral, apoyada en medios audiovisuales, que incluye conceptos te贸ricos y ejemplos pr谩cticos.
Resoluci贸n de problemas:
Resoluci贸n de problemas y ejercicios por parte del alumnado de forma aut贸noma.
EVALUACI脫N ORDINARIA:
- Prueba objetiva (Prueba escrita): 50%
- Observaci贸n sist茅mica (Participaci贸n del alumnado en las pr谩cticas a trav茅s de TIC, en las sesiones magistrales y en la resoluci贸n de problemas): 50%
El sistema de evaluaci贸n en la oportunidad extraordinaria de recuperaci贸n es el mismo que en la oportunidad ordinaria.
El alumnado repetidor ser谩 evaluado de la misma forma que el no repetidor.
El alumnado que tenga concedida la dispensa de asistencia a clases seg煤n la normativa vigente podr谩 optar por realizar el examen final, el cual se valorar谩 con el 100% de la nota.
Para el caso de plagio y/o uso indebido de las tecnolog铆as en la realizaci贸n de tareas o pruebas se informa lo siguiente: 鈥淧ara 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鈥.
笔尝础狈滨贵滨颁础颁滨贸狈:
Pr谩cticas a trav茅s de TIC: (10h. presenciales)+(40h. non presenciales/trabajo aut贸nomo)= 50h. totales
Prueba objetiva: (2h. presenciales)+(0h. non presenciales/trabajo aut贸nomo)= 2h. totales
Sesiones magistrales y otras: (18h. presenciales)+(40h. non presenciales/trabajo aut贸nomo)= 58h. totales
Resoluci贸n de problemas: (0h. presenciales)+(40h. non presenciales/trabajo aut贸nomo)= 40h. totales
Xose Anton Rodriguez Gonzalez
Coordinador/a- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (奇趣腾讯分分彩-specific)
- Phone
- 881811529
- xoseanton.rodriguez [at] usc.es
- Category
- Professor: University Professor
M陋 Del Carmen Lopez Andion
- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (奇趣腾讯分分彩-specific)
- Phone
- 881811641
- carmen.lopez.andion [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
| Thursday | |||
|---|---|---|---|
| 09:15-10:45 | Grupo /CLE_01 | Galician | Computer room 5 |
| Friday | |||
| 11:00-12:30 | Grupo /CLIS_01 | Galician | Computer room 5 |
| 12.18.2024 16:00-19:00 | Grupo /CLE_01 | Computer room 5 |
| 12.18.2024 16:00-19:00 | Grupo /CLIS_01 | Computer room 5 |
| 05.06.2025 10:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Computer room 5 |
| 05.06.2025 10:00-13:00 | Grupo /CLIS_01 | Computer room 5 |