1/4

ECONOMETRÍA Y PREVISIÓN

Créditos: 6 ECTS Curso: TERCERO Profesor: Marianna Bosch Casabó marianna.bosch@iqs.edu

OBJETIVOS

El objetivo global de la asignatura es que el estudiante adquiera los conocimientos y la experiencia suficiente para que en el futuro pueda realizar previsiones a corto, medio y largo plazo a partir de la información cuantitativa y cualitativa de que pueda disponer. Para ello es importante que también sepa reconocer el alcance y las limitaciones de las técnicas empleadas así como ser capaz de aprender en el futuro nuevas técnicas más sofisticadas. Para ello, la asignatura propone como objetivos generales:

– Comprender los conceptos y saber utilizar las técnicas básicas de previsión que constituyen los contenidos de la asignatura

– Aplicar las técnicas e interpretar los resultados de forma práctica, tanto en un entorno económico como empresarial

– Desarrollar el compromiso con el trabajo riguroso para obtener resultados de calidad y tomar decisiones justificadas

– Desarrollar la capacidad para aplicar lo aprendido a nuevos problemas y situaciones

En concreto, la utilización de las técnicas de previsión requiere que, frente a un problema real, el estudiante sea capaz de:

• Buscar la información necesaria

• Utilizar el software apropiado en el cálculo y presentación de los resultados

• Explicar el proceso seguido y justificar las decisiones tomadas Las competencias transversales en las que incide la asignatura son las siguientes:

• Tecnologia de la informació i comunicació: Utilitzar les TIC’s per analitzar la informació continguda en un conjunt de dades històriques i pronosticar els seus valors futurs utilitzant tècniques estadístiques.

2/4

PROGRAMA

La asignatura se estructura en tres partes que corresponden a los tres trimestres del curso:

PARTE I – MODELO DE REGRESIÓN SIMPLE (septiembre – diciembre)

- La recta de regresión: ajuste a los datos - Inferencia - Predicción y valoración del modelo - Modelos linealizables

PARTE II – MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE (enero – marzo)

- Ajuste a los datos - Inferencia y previsión - Variables cualitativas - Construcción de modelos - Multicolinealidad

PARTE III – ANÁLISIS DE RESIDUOS Y SERIES TEMPORALES (abril - mayo)

- Outliers y observaciones influyentes - Validación del modelo - Estudio de series temporales

ACTIVIDADES FORMATIVAS

Se organizará la actividad docente de acuerdo con el conjunto de todos los objetivos, distribuida en las siguientes actividades:

ACTIVIDADES FORMATIVAS Porcentaje

1. Sesiones de exposición de conceptos y técnicas en las que se resaltará la importancia del análisis de los datos y la interpretación de los resultados desde una perspectiva aplicada.

10%

2. Sesiones de resolución de ejercicios, problemas y casos, para desarrollar todas las competencias fijadas como objetivo de forma individual o en grupo.

25%

3. Presentación de trabajos y exposiciones por parte del alumno. 10%

4. Seminarios o tutorías, en que los estudiantes, de forma voluntaria, podrán resolver sus dudas o realizar actividades complementarias de refuerzo.

10%

5. Actividades de estudio personal por parte de los estudiantes, que incluyen también la preparación de tareas relacionadas con las otras actividades.

40%

6. Ejercicios de evaluación de objetivos y competencias que se realizarán regularmente, preferiblemente al final de cada tema. 5%

3/4

SISTEMAS DE EVALUACIÓN Evaluación de competencias: La evaluación de las competencias fomentadas se hará dentro de las actividades de evaluación ya descritas. Periódicamente se escogerán ejercicios y problemas para desglosar los errores cometidos por los estudiantes al resolverlos. Se informará de los resultados de forma individual y agregada. Se espera que hacia final del curso el estudiante realice la mayoría (más del 60%) de las actividades correctamente considerando los cuatro objetivos fijados simultáneamente. Por último, se pasará a los estudiantes una encuesta de opinión para que valoren su adquisición de competencias como consecuencia de las actividades realizadas; los resultados de esta encuesta se utilizarán como herramienta de mejora para cursos posteriores. Sistema de calificación: Por lo que respecta al sistema de calificaciones, la calificación final de la asignatura se construirá por dos vías: evaluación durante el curso y una actividad final de síntesis; los que opten por la primera y no la superen podrán acceder a la segunda. Para aquellos estudiantes que hayan participado en las actividades de evaluación durante el curso, se realizará una media ponderada de las calificaciones de los diferentes ejercicios realizados; los alumnos cuya calificación sea de suficiente o superior habrán aprobado la asignatura. Aquellos alumnos que no hayan superado la evaluación por curso podrán optar a una actividad final de síntesis de la cual saldrá una calificación final que complementará la calificación del curso y les puede permitir aprobar la asignatura.

Sistema de evaluación Porcentaje 1. Pruebas de evaluación continuada 20% 2. Actividades realizadas en clase (ejercicios, discusión de casos prácticos, etc.)

10%

3. Trabajos y presentaciones 30% 4. Proyectos 0% 5. Evaluación final o examen 40%

4/4

BIBLIOGRAFÍA BÁSICA

• Matilla M, Pérez P, Sanz B (2013) Econometría y previsión, McGraw-Hill. • Mendenhall W, Sincich T (2003). A Second Course in Statistics. Regression

Analysis, 6/e, Prentice Hall. • Ramanathan, R (2002). Introductory Econometrics with Applications, 5/e,

Harcourt College Publishers. • Programa GRETL. http://gretl.sourceforge.net/ • VVAA (2009) Econometría básica aplicada con gretl. www.sarriko-

online.com/cas/fichas/2009/08-09.pdf

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA

• Ayres I (2007). Super Crunchers: Why Thinking-by-Numbers Is the New Way to Be Smart, Bantam Books.

• Gujarati DN (2006) Principios de Econometría, McGraw-Hill. • Peña D (2002). Regresión y diseño de experimentos, Alianza Editorial.

• Studenmund AH (2005). Using Econometrics: A Practical Guide, 5/e, Addison-Wesley (Pearson).

• Tryfos P (1998). Methods for Business Analysis and Forecasting: Text & Cases, Wiley & Sons.

• Wooldridge JM (2006). Introducción a la Econometría. Un enfoque moderno, 2/e, Thomson.