econometría apli a los negoc tec

Dirección General de Educación Superior Tecnológica

1. Datos Generales de la asignatura

Nombre de la asignatura:

Clave de la asignatura:

SATCA1:

Carrera:

Econometría aplicada a Negocios de Innovación tecnológica.

AEA-1105

4 - 2 – 6

Ingeniería en Gestión Empresarial.

2. PresentaciónCaracterización de la asignatura

Esta asignatura aporta al perfil del Ingeniero en Gestión Empresarial la capacidad para diseñar, innovar e implementar a las dinámicas financieras de las organizaciones, las metodologías de la ciencia econométrica, aplicando modelos cuantitativos utilizados en la medición económica de los modelos de consumo e ingreso; así como el análisis e interpretación de datos y modelado de sistemas en los procesos organizacionales, por lo cual se busca dar cauce a la mejora continua de sus finanzas, lo anterior en atención a los estándares de clase mundial tecnológica. Se estudia, dentro de este contexto, la relación entre los supuestos del modelo de regresión lineal, las propiedades de las funciones empíricas, y los estimadores óptimos, limitándose al caso de observaciones independientes. Además se adquiere la habilidad de interpolar los resultados de la simulación financiera para la toma de decisiones, de la manera más eficiente, siendo que con ello obtiene la competencia de análisis métrico de la información económica -útil en los procesos de Ingeniería financiera-, ya que con esto se logra enmarcar a las oportunidades de aplicación tecnológica matemática para el armado de planes de negocios más estables, rentables, verídicos y evidentes, que para el mundo global que hoy estamos viviendo, estos puedan ser oportunos e incidentes en el proceso de medición de la rentabilidad de los negocio.

Intención didáctica

El temario está organizado agrupando los contenidos conceptuales de la asignatura de manera secuencial.En la primera unidad se establecen los principios que la Econometría postula para el desarrollo de negocios tecnológicos, además se estudian los métodos probabilísticos e inferenciales, suficientes para desarrollar el modelaje de las funciones, que enmarcarán el estudio del valor de la empresa en términos de entorno comercial, a través de utilizar estimaciones y análisis económicos-financieros, temas que cimientan el contenido de la

1 Sistema de Asignación y Transferencia de Créditos Académicos

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asignatura.En la segunda unidad se incluye las técnicas de regresión lineal, con la finalidad de generar habilidad para distinguir entre los tipos de datos que se tienen y los modelos que se pueden estimar, así también establecer las destrezas para verificar sobre el cumplimiento de los supuestos financieros, además, señalar las consecuencias del incumplimiento de éstos y, así establecer el poder para realizar las correcciones necesarias. Se concluirá esta unidad estableciendo los patrones que hacen que un modelo estimado se le aplique las técnicas de inferencia estadística y, así generar la capacidad para obtener conclusiones al generar el mejor modelo de pronóstico, a partir de un conjunto de datos dado. La tercera unidad se caracteriza por la aplicación de la metodología que basifica la Introducción de variables cualitativas explicativas en los modelos econométricos, así como también modelos en los cuales la variable dependiente es de tipo cualitativo. Amén de lo anterior se estimarán modelos econométricos en los que se incluyan rezagos de las variables explicativas o de la variable dependiente. Se probará la causalidad entre las variables de un modelo, desde luego que todo esto encaminado a la problemática de resolver la proyección de la rentabilidad que implica la negociación de productos de nueva inventiva o mejora.En la cuarta unidad se proporcionarán los conceptos y conocimientos necesarios para poder distinguir entre los enfoques cualitativo y cuantitativo de un pronóstico. Además se implementarán metodologías para reconocer el tipo de modelo subyacente en cada una de las técnicas de pronósticos estadísticos, así como la realización de la validación del modelo, además se establecerán los parámetros que diluciden la aplicación adecuada de la técnica cuantitativa de pronósticos, lo anterior se buscará ser aplicado dependiendo de las características y volumen de los datos disponibles, así como del modelando técnico del producto y su temporalidad para el target al que será dirigido. Por último en la quinta unidad se expondrán los elementos necesarios para identificar y estimar un modelo que resuelva bajo la técnica algebraica de sistema de ecuaciones, el punto de maximización de ingresos y la minimización de egresos. Se presentarán aplicaciones de las técnicas aprendidas en todo el curso, a modelos particulares de negocios (como casos específicos productos tecnológicos) emanados directamente de áreas tecnológicas.El enfoque sugerido para la materia requiere que las actividades prácticas promuevan la adquisición de competencias tales como la capacidad de investigación, análisis, síntesis e interpretación de los diferentes métodos aprendidos, para realizar una adecuada toma de decisiones económico financiera en ingeniería de gestión, dado que en esto se tendrá que enmarcar la valuación de productos de nueva inventiva o mejora, para que sean sometidos al análisis del mercado real. En las actividades prácticas sugeridas es conveniente que el profesor guíe a sus alumnos para que puedan identificar la capacidad económica de los mercados, además que esto sirva de referencia frente a la transacción relacionada con el rendimiento de un negocio de nueva inventiva o mejora, evaluando, así la productividad de de estos; para que con esto coadyuve a desarrollar el control de los diferentes tipos de riesgos sistemáticos y riesgos no sistemáticos que afectan a una organización frente a la

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innovación de productos y; por esto calcule pronósticos a factores de éxito y de serie uniforme, así como realice un análisis de costo-beneficio entre dos o más opciones de valoración empresarial; mantener un sistema de información que controle las variaciones del mercado y sus fluctuaciones.Al mismo tiempo hacer un análisis de las causas que generan los movimientos del mercado; investigar y comparar las técnicas que para el manejo de la temporalidad utilizan las empresas de su localidad y presentarlas en un foro académico para una mejor toma de decisiones.Es importante que en el transcurso de las etapas programadas, el alumno aprenda a valorar las actividades que realiza, para que tenga conciencia de que está construyendo su hacer futuro y en consecuencia actúe de una manera profesional; al mismo tiempo que aprecie la importancia del conocimiento y los hábitos de trabajo, desarrollando las competencias propias de su carrera, en la cual se desarrollará aprendiendo a aprender para el futuro, siendo así que se requiere un profesor que haga seguimiento del proceso.

3. Participantes en el diseño y seguimiento curricular del programa

Lugar y fecha de elaboración o revisión

Participantes Observaciones

Dirección de Institutos Tecnológicos Descentralizados en la Cd. de México, a 15 de Julio del 2011.

Representantes de los Institutos Tecnológicos Superiores de: Fresnillo, Acayucan, Coacalco, Ciudad Serdán, Ciudad Acuña, Cananea, Irapuato y Puerto Vallarta.

Diseño Curricular de las Especialidades para la Carrera de Ingeniería en Gestión Empresarial del Sistema Nacional de Educación Superior Tecnológica.

4. Competencia(s) a desarrollarCompetencia(s) específica(s) de la asignatura

Comprender elementos básicos de Ingeniería Económica, Probabilidad Estadística y sus diversas herramientas de valuación así como su enlace con la metodología financiera.

Seleccionar las técnicas adecuadas para determinar la mejor alternativa en el manejo de los mercados y sus inversiones, todo cuidando enmarcarlo en los productos tecnológicos.

Conocer las prácticas profesionales que se desarrollan actualmente en los negocios de perfil tecnológico y la evolución y trascendencia que esto implica en la toma de decisiones econométricas.

Utilizar los métodos de valuación, análisis e interpretación del manejo del dinero en los

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procesos de la administración económica de los mercados de productos con tecnología innovadora, interpretando los resultados para tomar decisiones efectivas.

5. Competencias previas Usar hojas de cálculo. Conocer procesos contables. Tener conocimientos elementales de álgebra. Tener fundamentos de teoría de límites. Tener fundamentos de derivación matemática. Conocer la importancia del gasto de capital y de los esquemas para la obtención

de flujos de efectivo. Conocer el cálculo financiero y sus matemáticas. Tener capacidad de análisis y síntesis. Comprender conceptos de riego e incertidumbre. Usar herramientas básicas de probabilidad valor esperado y árbol de decisión. Habilidad para el pensamiento crítico. Capacidad para la resolución de problemas. Capacidad para trabajar en equipo.

6. Temario

No.

Nombre de temas Subtemas

1 Aplicaciones Elementales de Estadística Probabilística e Inferencial para el Análisis Econométrico en Negocios de Innovación Tecnológica.

1.1 Inducción. 1.2 Definiciones elementales de

Probabilidad. 1.3 Estudio de Las Variables por su forma

Aleatorias. 1.3.1 Estudio del Caso Univariado

aplicado a negocios de innovación tecnológica. Las Funciones de densidad. El Valor esperado y varianza, La Distribuciones Bernoulli, La Distribución Normal y Las derivadas de la distribución normal.

1.3.2 Estudio del Caso Bivariado aplicado a negocios de innovación tecnológica. La Distribución conjunta, La Distribución Marginal y La Condicional, El Valor esperado y Las Varianzas Condicionales. La Covarianza y El Coeficiente de correlación. La

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Independencia.1.3.3 Elestudio de la Distribución

Normal Bivariada aplicado a negocios de innovación tecnológica.

1.4 Acercamiento al análisis exploratorio de datos para los negocios de innovación tecnológica.

1.5 Aplicación de la Inferencia estadística casos de innovación tecnológica.

1.5.1 Casos de Estimación puntual. Pronóstico.

1.5.2 Casos de Estimación por intervalos.

1.5.3 Aplicación de Las Pruebas de hipótesis a casos de innovación tecnológica.

1.6 Estudio de casos.2 Aplicación de un modelo de

Regresión Lineal para el Análisis de la Factibilidad en Negocios de Innovación Tecnológica.

1.1 Los Modelos Econométricos y Los Datos en Los Negocios de Innovación tecnológica.

1.2 Un Modelo de Regresión Lineal Simple aplicado en el análisis de Negocios de Innovación tecnológica.

1.2.1 El Modelo Condicional en Los Negocios de Innovación tecnológica.

1.2.2 Los Estimadores de Mínimos Cuadrados para el análisis de factibilidad en los negocios de innovación tecnológica.

1.3 Un Modelo de Regresión Lineal Múltiple aplicado en el análisis de factibilidad en negocios de innovación tecnológica.

1.3.1 Especificación del Modelo Lineal General aplicado al análisis de factibilidad a los negocios de innovación tecnológica.

1.3.2 Aplicación de: Los Estimadores de Mínimos Cuadrados. Las Propiedades de los estimadores. El Teorema de Gauss-Markov a problemas de análisis de factibilidad en los negocios de innovación tecnológica.

1.3.3 Estudio del Coeficientes de Correlación, Coeficientes de Correlación Parcial y El

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Coeficiente de Determinación para su aplicación en los estudios de factibilidad a los negocios de innovación tecnológica.

1.3.4 La Inferencia en el Modelo Lineal General.

1.3.5 La Predicción Media e Individual.

1.4 Formas funcionales de los Modelos de Regresión en los negocios de innovación tecnológica.

1.5 Violación de los Supuestos del Modelo Clásico. Detección, consecuencias y corrección aplicable en el estudio de factibilidad a los negocios de innovación tecnológica.

1.5.1 Aplicación de La Normalidad.1.5.2 Errores de Especificación.

Multicolinealidad.1.5.3 Heteroscedasticidad.1.5.4 Autocorrelación.

1.6 Estudio de casos.3 Modelos Especiales de Econometría

Aplicada al Control y Manejo de Negocios de Innovación Tecnológica.

1.1 Aplicación del Método de Mínimos Cuadrados Generalizados para estudiar la demanda de productos de innovación tecnológica.

1.2 La Aplicación de Modelos con variables de tipo cualitativo y Variables Dicotómicas en el estudio de la demanda de productos de innovación tecnológica.1.2.1 Estudio de Naturaleza de las

Variables Dicotómicas en los Mercados de innovación tecnológica.

1.2.2 Modelos con Variables Explicativas Cualitativas. Cambio Estructural y El Análisis Estacional expresados en términos de una negociación de productos de innovación tecnológica.

1.2.3 Los Modelos con Variable Dependiente Dicotómica y Los Modelos Probit y Logit en Los Mercados con innovación tecnológica.

1.3 Los Modelos Autorregresivos y de Rezagos Distribuidos utilizados para el estudio de los mercados de innovación tecnológica.

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1.4 Estimación de Modelos Autorregresivos. Aproximación de Koyck, Expectativas Adaptativas, Ajuste Parcial. Variables Instrumentales

1.5 Autocorrelación en Modelos Autorregresivos. Prueba h de Durbin.

1.6 Estimación del Modelo de Rezagos Distribuidos Polinomial. Aproximación de Almon.

1.7 Prueba de Causalidad. Prueba de Granger.

1.8 Estudio de casos.4 Modelos de Pronósticos para aplicar

Planeaciones en Series de Tiempo y el Análisis en Negocios de Innovación Tecnológica.

1.1 Introducción a los pronósticos y su aplicación en la proyección de negocios de innovación tecnológica. Pronóstico estadístico.

1.2 Delimitación, conocimiento y diseño de sábanas de datos de los Datos. 1.2.1 La Inspección de los datos.1.2.2 Aplicación de suavizamiento

como mejora de resultados.1.3 El Uso de transformaciones.

1.3.1 Las Transformaciones lineales y su aplicación pronóstica.

1.3.2 Las Transformaciones no-lineales y su aplicación pronóstica.

1.3.3 Selección de una transformación.

1.4 Aplicación de Criterios para elegir una técnica de Pronóstico que se adecue a la proyección de negocios de innovación tecnológica.

1.5 Modelaje de Pronósticos para negocios de innovación tecnológica.1.5.1 Aplicación de pronósticos

cuando se ejecutan tiempos de series no-estacionales.

1.5.2 Aplicación de pronósticos cuando se ejecutan tiempos de series estacionales.

1.6 Aplicación de herramientas de evaluación de los Pronósticos.

1.7 Análisis de Series de Tiempo.1.8 Elementos de Ecuaciones en

Diferencia.1.8.1 Notación y Conceptos

Elementales.1.8.2 Uso de operadores retraso.

1.9 Modelos para Series Univariadas.1.9.1 Identificación de Modelos

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ARIMA.1.9.2 Estimación de Modelos ARIMA.1.9.3 Verificación de los Modelos.

1.10 Prueba de Raíces Unitarias.1.11 Modelos para Series Estacionales.

1.11.1 Análisis de Series Estacionales.

1.11.2 Construcción de Modelos.1.12 Pronósticos para Series de Tiempo.

1.12.1 Caso Estacionario.1.12.2 Caso No-estacionario.

1.13 Aplicaciones.5 Modelos Econométricos y

Aplicaciones en Los Negocios De Innovación Tecnológica

1.14 Modelos de ecuaciones simultáneas.1.14.1 Naturaleza de los Modelos de

Ecuaciones Simultáneas. Ejemplos.

1.14.2 El Problema de Identificación. Condiciones de Orden y de Rango.

1.14.3 Métodos de Estimación. Mínimos Cuadrados Indirectos. Mínimos Cuadrados en 2 y 3 Etapas.

1.14.4 Sistema de Ecuaciones Aparentemente No-Relacionadas

1.15 Aplicaciones de análisis econométrico o de series de tiempo a Economía.

1.16 Aplicaciones de análisis econométrico o de series de tiempo a Finanzas

7. Actividades de aprendizaje de los temasNo. 1: Aplicaciones Elementales De Estadística Probabilística e Inferencial Para El

Análisis Econométrico En Negocios De Innovación TecnológicaCompetencias Actividades de aprendizaje

Especifica(s):

Identificar los fundamentos de la Probabilidad y La Inferencia Estadística para comprender su importancia en la toma de decisiones ante la teoría del consumo.

Evaluar el impacto que tiene el valor de un

Trazar las estrategias de aprendizaje durante el semestre, de acuerdo a lo aprendido mediante los fundamentos de la Econometría.

Conformar equipos de aprendizaje para el trabajo colaborativo.

Investigar el enfoque de diversos autores de libros acerca de la

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producto ante su equivalencia monetaria en la aplicación de los principios que la Econometría postulada para el desarrollo de negocios tecnológicos. Determinar las funciones, que enmarcarán el estudio del valor de la empresa en términos de entorno comercial, a través de utilizar estimaciones y análisis económicos-financieros.Reconoce las bases que rigen el ambiente bajo el cual debe operar un sistema de planeación financiera.

Genéricas: Capacidad de análisis y síntesis Capacidad de organizar y planificar Habilidades de Investigación Solución de problemas. Toma de decisiones. Habilidades de investigación Capacidad de aprender Capacidad de generar nuevas ideas

(creatividad). Habilidad para trabajar en forma

autónoma.

importancia de la Econometría aplicada en las organizaciones.

Utilizar la tecnología informática para la solución de problemas.

Tomar conciencia (metacognición) del impacto que tiene el valorar negocios tecnológicos a través de aplicar la Econometría.

Plantear hipótesis para la creación de nuevos problemas que evalúen tecnologías innovadoras.

Interactuar interna y externamente para obtener datos reales que sirvan en la determinación del análisis fundamental en negocios de tecnología innovativa.

Organizar visitas a instituciones para obtener una visión real de la importancia de la Econometría en la vida profesional.

No. 2: Aplicación De Un Modelo De Regresión Lineal Para El Análisis De La Factibilidad En Negocios De Innovación Tecnológica

Competencias Actividades de aprendizaje

Especifica(s):

Utilizar de manera adecuada los diversos métodos de regresión lineal y selección de alternativas de inversión, ahorro y aplicación de recursos en los negocios de innovación tecnológica.

Analizar las tareas del análisis de factibilidad aplicando la regresión lineal para medir el rendimiento mediante el cálculo y la interpretación de del valor en un negocios de innovación tecnológica.

Genéricas: Capacidad de análisis y síntesis

Identificar el modelo de regresión para con este efectuar la selección de alternativas de inversión, aplicación y ahorre de recursos en un proyecto de negocios de innovación tecnológica.

Comparar las diferencias existentes entre los diversos métodos de evaluación.

Recopilar información actualizada para la determinación del Valor del técnico y del Valor teórico de un negocio de innovación tecnológica.

Clasificar la información obtenida

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Capacidad de organizar y planificar Habilidades de Investigación Solución de problemas. Toma de decisiones. Habilidades de investigación Capacidad de aprender Capacidad de generar nuevas ideas


autónoma.

mediante criterios sistemáticos. Plantear problemas y proponer

soluciones de múltiples maneras. Interpretar el valor de una inversión a

partir de aplicar regresión lineal. Explicar el análisis con el modelo.

No. 3: Modelos Especiales de Econometría Aplicada al Control y Manejo de Negocios de Innovación Tecnológica.


Especifica(s):

Emplear las técnicas, modelos y herramientas de la econometría para efectuar análisis especial sobre los negocios de innovación tecnológica.

Seleccionar el modelo más adecuado para analizar de acuerdo a la econometría financiera la factibilidad especial sobre los negocios de innovación tecnológica.



autónoma.

Descubrir las características que tienen los diversos modelos de econometría.

Aplicar el método econométrico para desarrollar análisis fundamental en la base negociable de un producto de innovación tecnológica.

Plantear problemas reales.

No. 4: Modelos de Pronósticos para Aplicar Planeaciones en series de tiempo y el Análisis en Negocios de Innovación Tecnológica.


Especifica(s):

Analizar e interpretar la relación que se da Poner en práctica los conocimientos

adquiridos a fin de obtener un

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entre los diversos productos al momento de contemplar el tiempo como variable de disertación comercial; así como los beneficios esperados, para pronosticar los rendimientos futuros.

Fomentar el interés por los sectores desprotegidos al evaluar los proyectos del sector primario, y atender la derrama socioeconómica que se desprenderá por el desarrollo de productos de innovación tecnológica.



autónoma.

mayor beneficio con respecto a los proyectos de éxito.

Cotejar los resultados obtenidos para tomar la mejor decisión.

Cuestionar las medidas tomadas al elegir una alternativa en donde los pronósticos superan a los beneficios.

Usar el mejor vocabulario para expresar las decisiones.

Dialogar, explicar y sostener un punto de vista de acuerdo a los resultados de la evaluación.

Exponer y debatir las interpretaciones de la relación Beneficio-resultado.

No. 5: : Modelos Econométricos y Aplicaciones en los Negocios de Innovación Tecnológica


Reflexionar acerca de la importancia que tiene la Ingeniería algebraica debido al efecto de la aplicación econométrica sobre la planeación en la incursión sobre productos de innovación tecnológica y su desborde en el mercado.

Evaluar los resultados después de aplicar ecuaciones simultáneas a los diferentes métodos econométricos.

Analizar los conocimientos adquiridos para evaluar las alternativas de desplazamiento y comercialización.

Observar la tendencia de los resultados con respecto los beneficios otorgados por la negociación de un producto de innovación tecnológica.

Inferir resultados por medio del razonamiento económico financiero.

Autoevaluar el aprendizaje. Sintetizar los resultados obtenidos. Plantear en equipo, problemas que

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demuestren su aprendizaje significativo.

8. Práctica(s)1. Aplicación de modelos econométricos en variables financieras de alguna empresa

real.2. Modelamiento de funciones econométricas en software específico (Excel, StatGraph,

etc.)

9. Proyecto IntegradorEl objetivo del proyecto que planteé el docente que imparta esta asignatura, es demostrar el desarrollo y alcance de la(s) competencia(s) de la asignatura, considerando las siguientes fases: Fundamentación: marco referencial (teórico, conceptual, contextual, legal) en el cual

se fundamenta el proyecto de acuerdo con un diagnóstico realizado, mismo que permite a los estudiantes lograr la comprensión de la realidad o situación objeto de estudio para definir un proceso de intervención o hacer el diseño de un modelo.

Planeación: con base en el diagnóstico en esta fase se realiza el diseño del proyecto por parte de los estudiantes con asesoría del docente; implica planificar un proceso: de intervención empresarial, social o comunitario, el diseño de un modelo, entre otros, según el tipo de proyecto, las actividades a realizar los recursos requeridos y el cronograma de trabajo.

Ejecución: consiste en el desarrollo de la planeación del proyecto realizada por parte de los estudiantes con asesoría del docente, es decir en la intervención (social, empresarial), o construcción del modelo propuesto según el tipo de proyecto, es la fase de mayor duración que implica el desempeño de las competencias genéricas y especificas a desarrollar.

Evaluación: es la fase final que aplica un juicio de valor en el contexto laboral-profesión, social e investigativo, ésta se debe realizar a través del reconocimiento de logros y aspectos a mejorar se estará promoviendo el concepto de “evaluación para la mejora continua”, la metacognición, el desarrollo del pensamiento crítico y reflexivo en los estudiantes.Proyecto Sugerido:Aplicación en un proyecto real que involucre a una empresa o a un desarrollo científico que dé lugar a la creación de modelos de aplicación específicos.

10. Evaluación por competencias

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La evaluación se realiza con el propósito de evidenciar el desarrollo de las competencias específicas y genéricas de manera integral, creando las condiciones en distintos espacios de aprendizaje y desempeño profesional.En el contexto de la evaluación por competencias es necesario recuperar las evidencias de desempeño con los siguientes instrumentos de evaluación:

Examen de diagnóstico Exposición y revisión de ejercicios extraclase. Análisis y revisión de las actividades de investigación. Solución e interpretación de problemas resueltos con apoyo de software. Participación individual en clase. Exposición de temas relacionados con la materia. Participación en talleres de resolución de problemas. Entrega de trabajos de investigación en equipo. Realización de investigación de campo. Resolución de problemas prácticos en dinámicas grupales. Compilación de apuntes por unidades. Cumplir en tiempo y forma con las actividades encomendadas. Concluir sus prácticas en un 100% Aprobar todos los exámenes parciales. Coevaluaciones.

Y las herramientas de evaluación del desarrollo de competencias específicas y genéricas, pueden ser:

Matriz de valoración Lista de cotejo Rúbricas Portafolio de evidencias

11. Fuentes de información1. Baca Urbina, Gabriel, Fundamentos de Ingeniería Económica, Ed. McGraw Hill2. Newnan, Donald G., Análisis Económico en Ingeniería, Ed. McGraw Hill3. Sepúlveda José A., et all, Ingeniería Económica, Ed. McGraw Hill Serie Schaum4. DeGarmo, E. Paul, et all, Ingeniería Económica, Ed. Prentice Hall.5. Álvarez Vázquez ,Nelson (1999): Aplicaciones de Econometría, Editorial Centro

de Estudios Ramón Areces. 6. Álvarez Vázquez ,Nelson (2000): Econometría I : modelos econométricos

estructurales multiecuacionales y otras cuestiones, Editorial Centro de Estudios Ramón Areces.

7. Amemiya, Takashi (1994): Introduction to Statistics and Econometrics, Harvard University Press.

8. Aparicio, Maria Teresa, F. J. Trivez y Jesús Mur (1992): Ejercicios de Econometría, 2ª ed., Secretariado de Publicaciones de la Universidad de Zaragoza.

9. Arcarons Bullich, Jordi (1995): Ejercicios y problemas de econometría, Alfa Centauro.

10. Ashenfelter, Orley (2002): Statistics and Econometrics: Methods and Applications,

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Wiley. 11. Aznar, A (2003): "Resultados a partir de ejercicios de Monte-Carlo",

5campus.com, Econometría, (www.5campus.com/leccion/econometria7) 12. Aznar Grasa, Antonio y Antonio García Ferrer (1991): Problemas de Econometría,

Pirámide. 13. Aznar Grasa, Antonio, Antonio García Ferrer y Antonio Martín Arroyo (1994):

Ejercicios de Econometría, Pirámide, 2 volúmenes. 14. Baltagi, B. H. (1999): Econometrics, 2ª ed, Springer-Verlag. 15. Baltagi, B. H. (2001): A companion to Theoretical Econometrics, Blackwell. 16. Banfield, Jeff (1998): Rweb: Statistical analysis on the web, Aplicación estadística

interactiva online ( www.math.montana.edu/Rweb/ ) Beyaert, Arielle et al. (1999): Econometría I, 2ª ed., DM, Murcia.

17. Bierens, Herman (2002): Easyreg International 2002, Aplicación econométrica gratuita, (econ.la.psu.edu/~hbierens/EASYREG.HTM ) Calderón Milán, Mª José, V. R. López Ruiz y M.A. Tarancón Morán (2001): Prácticas de econometría, Librería Popular, Albacete.

18. Carrascal, U. et al. (2001): Análisis econométrico con E-views, Ra-Ma.19. Cassidy, H. J. y A. H. Studenmund (1996): Using Econometrics: A Practical

Guide, 3ª ed., Addison-Wesley. 20. Davidson, James (2000): Econometric Theory, Blackwell. 21. Davidson, R. y J. G. MacKinnon (1993): Estimation and Inference in

Econometrics, Oxford University Press. 22. Díaz Fernández, Montserrat y María del Mar Llorente Marrón (1998):

Econometría, Pirámide. 23. Doran, Howard E. (1989): Applied Regression Analysis in Econometrics, Marcel

Dekker. 24. Dormont, B. (1999): Introduction à l’économétrie, Montchrestian. 25. Dougherty, C. R. S. (2001): Introduction to Econometrics, 2ª ed., Oxford University

Press. 26. Draper, N. R. y H. Smith (1998): Applied Regression Analysis, 3ª ed, Wiley. 27. Fernández, Ana I. et al. (1995): Ejercicios de Econometría, McGraw-Hill

Interamericana de España. 28. Fox, John (1997): Applied Regression Analysis, Linear Models, and Related

Methods, Sage. 29. Goldberger, Arthur S. (2001): Introducción a la econometría, Ariel Economía. 30. Gourieroux, Christian y Alain Monfort (1995): Statistics and Econometric Models,

Cambridge University Press, 2 volúmenes. 31. Greene, William (1998): Análisis Econométrico, 3ª ed., Prentice-Hall. 32. Greene, William (2002): Econometric Analysis, 5ª ed., Prentice-Hall. 33. Gujarati, Damodar N. (1997): Introducción a la Econometría, McGraw-Hill

Interamericana, Traducción de la 3ª ed. de Basic Econometrics. 34. Gujarati, Damodar N. (1999): Essential Econometrics, 2ª ed., McGraw-Hill. 35. Guisán, Mª del Carmen (1997): Econometría, McGraw-Hill Interamericana de

España.

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36. Hayashi, Fumio (2000): Econometrics, Princeton University Press Hernández Alonso, José (1997): Introducción a la econometría, 2ª ed., Esic, Madrid

37. Hernández Alonso, José (1997): Introducción a la econometría, 2ª ed., Esic, Madrid.

38. Herrerías Pleguezuelos, Rafael y Carlos González Sánchez (1995): Ejercicios de Econometría, Proyecto Sur de Ediciones.

39. Hill, R. C, Griffiths, W., y G. G. Judge (2001): Undergraduate Econometrics, 2ª ed., Wiley.

40. Intriligator, M. D., R. G. Bodkin y C. Hsiao (1996): Econometric Models, Techniques and Applications, 2ª ed., Prentice-Hall.

41. Johnston, J. y Dinardo, J.(2001): Métodos de Econometría, Vicens Vives. Traducción de la 4ª edición en inglés de 1996.

42. Kane, John (2002): Econometrics: An Applied Approach, Houghton Mifflin, Boston. La página web del libro incluye los datos de ejemplo y enlaces a aplicaciones interactivas para cada capítulo (www.oswego.edu/~kane/econometrics/) 9

43. Kennedy, Peter (1997): Introducción a la econometría, Fondo de Cultura Económica, México. Traducción de la 3ª ed. en inglés de 1992.

44. Kennedy, Peter (2003): A guide to econometrics, 5ª ed., MIT Press. 45. Kennedy, Peter (2001): "Bootstrapping Student Understanding of What is Going

on in Econometrics", Journal of Economic Education, vol. 32(2), pp. 110-123. 46. Kmenta, Jan (1997): Elements of Econometrics, 2ª ed, Michigan University Press. 47. Koop, Gary (2000): Analysis of Economic Data, Wiley. Transparencias, datos de

ejemplo, etc. disponibles en (www.wiley.com/legacy/wileychi/koop/Home.html) Lardaro, Leonard (1993): Applied Econometrics, Harper-Collins.

48. Lawler, K. A. et al. (2001): Econometrics: A Practical Approach, Routledge. 49. Maddala, G. S. (1996): Introducción a la Econometría, Prentice-Hall

Hispanoamericana. 50. Maddala, G. S. (2001): Introduction to Econometrics, 3ª ed, Wiley. 51. Mateo Mateo, María del Carmen et al. (2000): Econometría elemental aplicada,

Popular Libros, Albacete. 52. Mirer, Tad U. (1993): Economic Statistics and Econometrics, Prentice Hall. 53. Mittlehammer, R. C., G. G. Judge y D. J. Miller (2000): Econometric Foundations,

Cambridge University Press. 54. Mochón, Francisco y otros (1997): Introducción a la Econometría, Prentice Hall. 55. Moltó Carbonell, Mª Luisa et al. (1997): Econometría: El modelo lineal, 2ª ed., AC. 56. Murray, Michael (1997): "Econometrics Lectures in a Computer Classroom",

Journal of Economic Education, vol. 13(3), pp. 308-324. 57. Murray, Michael (2002): Econometrics: A Modern Introduction, Addison-Wesley. 58. Newbold, Paul (1997): Estadística para los negocios y la economía, Prentice Hall. 59. Novales, Alfonso (1993): Econometría, 2ª ed., McGraw-Hill. 60. Novales, Alfonso (1997): Estadística y Econometría. McGraw-Hill Interamericana. 61. Ortega Osona, José Antonio (2003): Página de Docencia, Universidad de

Salamanca, disponible online ( web.usal.es/~jaortega/docencia.htm ). 62. Paruolo, Paolo (2002): The Linear Model: Theory, Econometric Exercises vol. 3,

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Cambridge University Press (publicación prevista en junio 2002) 63. Peracchi, Franco (2001): Econometrics, Wiley. 64. Pena Trapero, X. B. y otros (1999): Cien ejercicios de econometría, Pirámide. 65. Pérez Amaral, Teodosio et al. (1992): Ejercicios de econometría empresarial,

McGraw-Hill Interamericana de España. 66. Phillips, P.C.B. y M.R. Wickens (1978): Exercises in Econometrics, Phillip Allan , 2

volúmenes. 67. Pindyck, R. S. y D. L. Rubinfeld (2001): Econometría. Modelos y Pronósticos, 4ª

ed., McGraw-Hill Interamericana. 1068. Poirier, D. J. (1995): Intermediate Statistics and Econometrics. A Comparative

Approach, MIT Press. 69. Pulido San Román, Antonio y Julian Pérez García (2001): Modelos

Econométricos, Pirámide. 70. Ramanathan, Ramu (2002): Introductory Econometrics with Applications, 5ª ed,

Harcourt. 71. (http://weber.ucsd.edu/~rramanat/embook5.htm) 72. Rawlings, J. D. et al. (2000): Applied Regression Analysis, Springer-Verlag. 2ª ed. 73. Rodríguez Poo, Juan, Ed. (2003): Computer Aided Introduction to Econometrics,

SpringerVerlag. También disponible en http://www.md-stat.com/ Ruud, Paul A. (2000): An Introduction to Classical Econometric Theory, Oxford University Press.

74. Sáez Zafra, Marc y Mª Antonia Barceló Radó (1998): Econometría : Introducción y casos prácticos, Editorial Centro de Estudios Ramón Areces.

75. Salvatore, D. (2001): Schaum´s Outline of Statistics and Econometrics, 2ª. Ed, McGrawHill.

76. Sánchez González, C. (1999): Métodos econométricos, Ariel Economía. 77. Seddighi, Hamid R., K. A. Lawler, A. V. Katos (2000): Econometrics. A Practical

Approach, Routledge. 78. Serrano, Gregorio R. y Gustavo A. Marrero (2001): Ejercicios de Estadística y

Econometría, AC. 79. Van Soest, Arthur y Marno Verbeek (2002): The Linear Model: Empirical

Applications, Econometric Exercises vol. 4, Cambridge University Press (publicación prevista en junio 2002)

80. Spanos, Aris (1999): Probability Theory and Statistical Inference : Econometric Modelling With Observational Data, 2ª ed., Cambridge University Press.

81. Spiegel, Murray S. (1991): Estadística, 2ª ed., Serie Schaum, McGraw-Hill. 82. Spiegel, Murray S. y Larry Stephens (1998): Shaum´s outline of Statistics, 3ª ed.,

McGrawHill. 83. Stewart, John y Len Gill (1998): Econometrics, 2ª ed., Prentice-Hall. 84. Thomas, Leighton (1997): Modern Econometrics: An Introduction, Prentice-Hall. 85. Trívez Bielsa, Francisco Javier (2004): Introducción a la Econometría. Pirámide. 86. U. D. Bioestadística (2001): Bioestadística: Métodos y Aplicaciones, Universidad

de Málaga. Libro online. ( ftp.medprev.uma.es/libro/ ) 87. Verbeek, Marno (2004): A Guide to Modern Econometrics, Wiley. 2a. Ed. 88. West, R. Webster (2001): WebStat 2.0, University of South Carolina, Aplicación

Página | 16


estadística online. (www.stat.sc.edu/webstat/) 89. Wooldridge, Jeffrey M. (2001): Econometría. Un enfoque moderno. Paraninfo –

Thomson Learning, Traducción de la 1ª ed. 1190. Wooldridge, Jeffrey M. (2003): Introductory Econometrics: A Modern Approach,

SouthWestern College Publishing. 2ª ed. Zamora, M. M. y Estavillo, J (2001): "Modelo de regresión normal clásico", 5campus.org,

91. Econometría, (http://www.5campus.org/leccion/ecoreg).

Portales electrónicos de búsqueda sugeridos: 92. BANXICO (http://www.banxico.org.mx/)93. SHCP (http://www.shcp.gob.mx/Paginas/default.aspx)94. Diario Oficial de la Federación (http://dof.gob.mx/)

Sitios Web especializados:

95. http://blogsdefinanzas.com/ 96. http://www.gestiopolis.com/finanzas-contaduria/evaluacion-financiera-de-

proyectos-precios-corrientes-y-constantes.htm

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http://www.gestiopolis.com/finanzas-contaduria/evaluacion-financiera-de-proyectos-precios-corrientes-y-constantes.htm

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