Modelo para programas - Universidad de Murcia

UNIVERSIDAD DE MURCIA
CURSO 2005/2006
TITULACIÓN: Administración y Dirección de Empresas
DEPARTAMENTO: Métodos Cuantitativos para la Economía
ÁREA: Economía Aplicada B
Asignatura:
Código:
Curso:
Cuatrimestre:
Créditos:
Econometría I
07P7
Cuarto
Primero
6
Profesorado
Nombre
Maribel González Martínez
Despacho
C3/03
E-mail
maribel@um.es
1. BREVE DESCRIPCIÓN DEL CONTENIDO Y OBJETIVOS
El curso se ocupa del análisis de regresión con datos de sección cruzada. El marco de análisis en todos los temas
es el modelo estático uniecuacional. Comenzamos el curso con el análisis de la estimación por mínimos
cuadrados ordinarios bajo los supuestos clásicos. Una vez establecido el modelo de regresión clásico, se tratarán
los efectos que producen la relajación de algunos de los supuestos de este modelo, y se propondrán, en su caso,
métodos de estimación alternativos. Esperamos formar al alumno para que sea capaz de tomar decisiones
razonadas a partir de la información disponible.
Conocimientos previos necesarios:
- Álgebra lineal y análisis matricial
- Teoría de la probabilidad
- Inferencia estadística: estimación, intervalos de confianza y contraste de hipótesis.
Metodología:
Las clases se repartirán entre clases teóricas y clases prácticas en el aula de informática con el programa Eviews.
El objetivo de las prácticas es concretar los conocimientos teóricos adquiridos y proporcionar al alumno
conocimientos directamente aplicables a problemas económicos del mundo real. Además, se dedicarán ciertas
clases a la resolución de ejercicios teórico-prácticos.
2. CRITERIOS DE EVALUACIÓN
El examen de la asignatura consta de 2 partes: teoría y práctica. La parte práctica se realiza en el aula de
informática mediante el uso del programa Eviews. Se requiere un mínimo de 3 en cada parte, y una media de 5
para aprobar la asignatura. Esta nota es una media ponderada de las calificaciones obtenidas en cada parte (40%
práctica, 60% teoría).
3. PROGRAMA DE TEORÍA
1. INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA
1. ¿Qué es la econometría?
2. Modelo económico y modelo econométrico
3. Etapas de un estudio econométrico
4. Datos económicos
2. EL MODELO DE REGRESIÓN CLÁSICO: ESTIMACIÓN
1. El modelo de regresión múltiple
2. Supuestos del modelo clásico de regresión lineal
3. El estimador de mínimos cuadrados ordinarios (MCO)
4.
5.
6.
3.1. Propiedades matemáticas del estimador MCO
3.2. Propiedades estadísticas del estimador MCO
Estimación de la varianza de las perturbaciones y de la varianza del estimador MCO
Bondad del ajuste
5.1. El coeficiente de determinación
5.2. El coeficiente de determinación ajustado
El estimador de máxima verosimilitud (MV)
6.1. Propiedades del estimador máximo verosímil
6.2. Relación con el estimador MCO
3. INFERENCIA Y PREDICCION
1.
2.
3.
4.
5.
Estimación por intervalo
El estimador de mínimos cuadrados restringido
Contrastes de hipótesis en el modelo lineal clásico
3.1. Contrastes sobre un solo parámetro
3.2. Contrastes sobre una combinación lineal de los parámetros
3.3. Contrastes de múltiples restricciones lineales
Contrastes de cambio estructural
4.1. Todos los coeficientes cambian: contraste de Chow
4.2. Sólo cambia un subconjunto de los coeficientes
Predicción
5.1. Predicción puntual
5.2. Medición de la precisión de la predicción
4. CAMBIOS DE ESCALA, FORMA FUNCIONAL Y ESPECIFICACIÓN
1.
2.
3.
Unidades de medida y estadísticos MCO
Incorporación de no linealidades en la regresión
Errores de especificación
3.1. Omisión de variables relevantes
3.2. Inclusión de variables irrelevantes
5. MULTICOLINEALIDAD
1.
2.
3.
4.
5.
Multicolinealidad exacta
Multicolinealidad aproximada
Efectos de la multicolinealidad
Detección de la multicolinealidad
Soluciones propuestas
6. VARIABLES FICTICIAS
1.
2.
3.
4.
5.
Análisis de regresión con variables independientes cualitativas
1.1. Variables ficticias aditivas
1.2. Variables ficticias multiplicativas
Variables ficticias para múltiples categorías
Efectos de interacción
Contrastes sobre los coeficientes de las variables ficticias
Variables ficticias y contrastes de cambio estructural
7. HETEROCEDASTICIDAD
1.
2.
3.
4.
Naturaleza y causas de la heterocedasticidad
Estimación MCO en presencia de heterocedasticidad. Consecuencias
Contrastes de heterocedasticidad
3.1. El contraste de White
3.2. El contraste de Goldfeld y Quandt
El estimador de mínimos cuadrados generalizados (MCG)
4.1. Matriz de varianzas y covarianzas conocida
4.2. Matriz de varianzas y covarianzas desconocida: MCG factible
5. El enfoque de White: la estructura de la heterocedasticidad es desconocida
6. Contrastes de hipótesis bajo heterocedasticidad
6.1. La estimación se ha llevado a cabo por MCG
6.2. La estimación se ha llevado a cabo por MCG factible
6.3. La estimación se ha llevado a cabo bajo el enfoque de White
8. ERRORES DE MEDIDA
1. Una variable medida con error
2. Propiedades del estimador MCO bajo errores de medida
2.1. Errores de medida en la variable dependiente
2.2. Errores de medida en una variable explicativa
3. El estimador de variables instrumentales
4. BIBLIOGRAFÍA
Bibliografía básica
Beyaert, A., Gonzalez, M. y Quesada, A. (1999): Econometría I, 2ª ed., Diego Marín.
Gujarati, D. (1997): Econometría Básica. 3ª ed., McGraw-Hill.
Johnston, J. y Dinardo, J. (2001): Métodos de Econometría. Vicens-Vives.
Novales, A. (1993): Econometría, McGraw-Hill.
Wooldridge, J. M. (2003), Introductory Econometrics: A Modern Approach, 2ª ed., Thomson, South-Western
Bibliografía complementaria
Carrascal, U., González, Y. y Rodríguez, B. (2001): Análisis Econométrico con Eviews, Ra-Ma.
Dougherty, C. (2002): Introducion to Econometrics, 2ª ed. Oxford University Press.
Fernández, A.; González, P., Regúlez, M.; Moral, M.; Esteban M. (1995): Ejercicios de Econometría. McGrawHill.
Greene, W.H.(1999): Análisis Econométrico, tercera edición. Madrid: Prentice Hall.
Guisán, M. (1997): Econometría. Madrid: McGraw-Hill.
Kmenta. (1977): Elementos de Econometría. Barcelona: Vicens-Vives.
Maddala, G. (1996): Introducción a la Econometría. 2ª ed., Prentice Hall.
Martín, G.; Labeaga, J.; Monchón, F. (1997): Introducción a la Econometría. Prentice Hall.
Novales, A (1998): Estadística y Econometría. Madrid: McGraw-Hill.
Pena, J.; Estavillo, J.; Galindo, M.; Leceta, M.; Zamora, M. (1999): Cien Ejercicios de Econometría. Ediciones
Pirámide.
Uriel, E.; Contreras, D; Moltó, M.; Peiró, A. (1990): Econometría: el Modelo Lineal. Madrid: Editorial AC.
El alumno encontrará información relevante para la asignatura en la dirección:
http://www.um.es/econometria/eco1LADE/