Econometría I
CURSO ACADÉMICO 2024/2025
Fecha Examen: 2 de Junio (Examen Final)
No hay un Horario establecido, en caso de dudas podrá preguntarle al profesor.
Fecha Examen: 9 de Julio (C4 – Recuperación)
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CURSO ONLINE
Está asignatura es totalmente online, con lo cual, tienes acceso al campus inmediatamente.
No hay horarios preestablecidos.
El curso funcionará de la siguiente manera; una vez adquirido, tendrás acceso al campus virtual donde estarán los vídeos, con sus respectivos materiales en pdf. Se incluye tanto teoría como práctica. Los temas se irán abriendo a medida que vaya avanzando el profesor con la finalidad de actualizar los posibles cambios del año.
Además desde el campus virtual se podrá acceder a los siguientes servicios:
- Acceder a ver las clases ya grabadas.
- Apuntes completos de todos los temas y resúmenes
- Exámenes de años anteriores y ejercicios resueltos en pdf.
- Podrás resolver tus dudas, el profesor está tu disposición vía email, WhatsApp o Zoom
- Se plantearan unas clases vía Zoom o presencial antes de los exámenes parciales o finales.
Clases de Econometría I
Contenidos para el curso 2024-25
TEMA 1: EL MODELO DE REGRESIÓN SIMPLE
1. Introducción.
2. Definición del modelo de regresión simple.
3. El estimador de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). Interpretación.
4. Valores ajustados y residuos. Bondad de ajuste.
5. Unidades de medida y forma funcional.
6. Propiedades estadísticas de los estimadores MCO.
TEMA 2: EL MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE: ESTIMACIÓN
1. Definición del modelo de regresión múltiple.
2. El estimador MCO. Interpretación.
3. Valores ajustados y residuos. Bondad de ajuste.
4. Propiedades estadísticas de los estimadores MCO.
5. Problemas de especificación: Inclusión de variables irrelevantes y exclusión de variables relevantes.
TEMA 3: EL MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE: INFERENCIA
1. Distribución de los estimadores MCO
2. Contraste de hipótesis sobre un único parámetro poblacional. El contraste t.
3. Intervalos de confianza.
4. Contraste de una restricción lineal. El contraste t.
5. Contraste de varias restricciones lineales. El contraste F.
6. Cómo presentar los resultados de la regresión
TEMA 4: EL MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE: PROPIEDADES ASINTÓTI-CAS DEL ESTIMADOR MCO.
1. Consistencia del estimador MCO
2. Normalidad asintótica.
3. Inferencia en grandes muestras
4. Eficiencia asintótica
TEMA 5: EL MODELO DE REGRESIÓN CON INFORMACIÓN CUALITATIVA: VARIABLES BINARIAS (DUMMIES).
1. Una única variable binaria.
2. Variables binarias para categorías múltiples.
3. Interacciones en las que intervienen variables binarias.
4. Variable dependiente binaria: El modelo lineal de probabilidad.
TEMA 6: HETEROSCEDASTICIDAD
1. Consecuencias de la heteroscedasticidad sobre el estimador MCO.
2. Inferencia robusta a heterocedasticidad utilizando MCO.
3. Contrastes de heteroscedasticidad.
4. Estimación por Mínimos Cuadrados Ponderados.
5. Revisión del modelo lineal de probabilidad.
