Econometria
Codi: 102105 Crèdits: 6| Titulació | Tipus | Curs |
|---|---|---|
| Comptabilitat i Finances | OB | 3 |
Professor/a de contacte
- Nom:
- Luca Salvadori
- Correu electrònic:
- luca.salvadori@uab.cat
Equip docent
- Michael David Creel
- Jose de Anchieta Semedo Neves
- Miriam Duran Martinez
Idiomes dels grups
Podeu consultar aquesta informació al final del document.
Prerequisits
És altament recomanable que l'estudiant hagi superat les Matemàtiques I, II i l'Estadística I i II. Tenir assolits els continguts d'aquestes assignatures és imprescindible per poder seguir amb èxit Econometria.
Objectius
L'assignatura Econometria presenta les eines bàsiques per l'anàlisi empírica de relacions entre variables econòmiques. El curs comença amb el model de regressió simple, presentat a l'assignatura d'Estadística II, i s'estén al model de regressió múltiple, considerant tant variables explicatives quantitatives com qualitatives.
L'objectiu és que l'estudiant aprengui a extreure informació de dades econòmiques utilitzant el model de regressió lineal, sabent valorar amb rigor els seus avantatges i limitacions. Es posarà especial èmfasi en què l'estudiant assimili, de la forma més intuïtiva possible, els aspectes teòrics de l'anàlisi economètrica. Al llarg del curs es presentaran nombroses aplicacions, treballant amb dades reals i software economètric, amb l'objectiu que l'estudiant valori els aspectes pràctics de les eines presentades.
Resultats d'aprenentatge
- CM04 (Competència) Generar models i sistemes capaços de recollir, emmagatzemar, transmetre, processar i recuperar dades de forma fiable i eficient en entorns digitals.
- CM05 (Competència) Utilitzar eines matemàtiques i estadístiques en el càlcul d'indicadors i en la resolució de problemes amb components deterministes i/o aleatoris en l'àmbit econòmic empresarial.
- CM06 (Competència) Analitzar situacions empresarials elaborant documents per a gestionar-les.
- CM07 (Competència) Analitzar la informació quantitativa i qualitativa sobre fenòmens i variables econòmiques, especialment en situacions caracteritzades per la presència d'aleatorietat.
- CM08 (Competència) Identificar situacions caracteritzades per la presència d'aleatorietat i analitzar-les mitjançant les eines probabilístiques bàsiques.
- CM09 (Competència) Analitzar la relació causal entre variables econòmiques.
- KM06 (Coneixement) Descriure les eines d'anàlisi necessàries, tant qualitatives com quantitatives, per a la resolució de problemes en situacions d'incertesa (aleatorietat) i la presa de decisions en els diferents nivells funcionals de l'empresa.
- SM04 (Habilitat) Manejar (operar) la informació financera existent en anuaris, memòries, bases de dades, informes i a la xarxa.
- SM05 (Habilitat) Utilitzar eines i estadístiques en la resolució de problemes en l'àmbit economicoempresarial amb components aleatoris.
Continguts
Unitat 1: Introducció a l'anàlisi economètrica
- Què és l'econometria? Objectius
- Causalitat versus correlació
- Naturalesa de les dades econòmiques. Dades experimentals versus observacionals
- Estructura de les dades econòmiques
Unitat 2: El model de regressió simple: estimació
- El model de regressió simple. La recta de regressió poblacional
- Estimació per mínims quadrats ordinaris. La recta de regressió mostral. Bondat d'ajust
- Interpretació dels coeficients estimats. Casos especials: variable depenent en logaritmes. Regressor qualitatiu
- Distribució de l'estimador sota supòsits clàssics. Propietats estadístiques
- Aplicacions
Unitat 3: El model de regressió simple: inferència
- Inferència estadística en el model de regressió
- Contrast d'hipòtesis amb l'estadístic t
- Intervals de confiança d'un paràmetre
- Aplicacions
Unitat 4: El model de regressió múltiple: estimació
- El model de regressió múltiple. La funció de regressió poblacional
- Estimació per mínims quadrats ordinaris. La funció de regressió mostral
- Bondat de l'ajust. Coeficient de determinació i coeficient ajustat.
- Distribució de l'estimador sota supòsits clàssics. Propietats estadístiques
- Els components de la variància de l'estimador
- Aplicacions
Unitat 5: El model de regressió múltiple: inferència i extensions
- Contrast d'hipòtesis amb l'estadístic t. Intervals de confiança
- Contrast d'hipòtesis amb l'estadístic F
- Inferència sota la presència de col·linealitat
- Regressions amb variables en logaritmes. Formes polinòmiques. Termes interactius.
- Test de canvi estructural.
- Aplicacions
Activitats formatives i Metodologia
| Títol | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
|---|---|---|---|
| Tipus: Dirigides | |||
| Classes de teoria | 32,5 | 1,3 | CM04, CM05, CM06, CM07, CM08, CM09, KM06, SM04, SM05 |
| Sessions de Laboratori | 17 | 0,68 | CM04, CM05, CM06, CM07, CM08, CM09, KM06, SM04, SM05 |
| Tipus: Supervisades | |||
| Tutories | 6 | 0,24 | CM04, CM05, CM06, CM07, CM08, CM09, KM06, SM04, SM05 |
| Tipus: Autònomes | |||
| Estudi i resolució de problemes | 88,5 | 3,54 | CM04, CM05, CM06, CM07, CM08, CM09, KM06, SM04, SM05 |
Les activitats que ha de seguir l'estudiant per poder assimilar correctament els continguts d'aquesta assignatura són les següents:
1. Classes de teoria
El professor presentarà els principals conceptes i mètodes. Aquesta presentació anirà sovint acompanyada d'exemples per facilitar l'aprenentatge del material exposat. Cada tema tindrà associat una llista de problemes que els estudiants hauran de treballar, com a activitat autònoma, de forma individual o en petits grups. El professor seleccionarà alguns d'aquests exercicis per ser discutits a classe i podrà utilitzar algunes de les classes de resolució d'exercicis com a activitat d'avaluació.
2. Sessions de Laboratori
Per una millor assimilació dels conceptes i mètodes presentats, es realitzaran sessions a les aules informatitzades, o a classe amb ordinadors personals. En aquestes sesiones es treballarà amb software economètric (RStudio). El principal objectiu és que l'estudiant aprengui a aplicar les eines proporcionades.
3. Tutories
L'alumne disposarà d'unes hores on el professor de l'assignatura podrà resoldre dubtes a títol individual o en petit grup. L'horari específic d'aquestes tutories es podrà consultar en el Campus Virtual o la web del mateix professor.
4. Estudi
Les activitats anteriors corresponen només a una part del temps que l'estudiant ha de dedicar a aquesta assignatura. La resta s'ocupa pel treball autònom del mateix estudiant (estudi, consulta dels manuals de referència, resolució d'exercicis i pràctiques amb elsoftware indicat).El treball de l'estudiant és unelement crucial perquè es puguin assimilar correctament els aspectes teòrics i es valori els avantatges i limitacions de l'aplicació de les eines presentades.
Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulació, perquè els alumnes completin les enquestes d'avaluació de l'actuació del professorat i d'avaluació de l'assignatura.
Avaluació
Activitats d'avaluació continuada
| Títol | Pes | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
|---|---|---|---|---|
| Examen final | 50% | 2 | 0,08 | CM04, CM05, CM06, CM07, CM08, CM09, KM06, SM04, SM05 |
| Examens parcial | 25% | 1,5 | 0,06 | CM04, CM05, CM06, CM07, CM08, CM09, KM06, SM04, SM05 |
| Lliurement d'exercicis i proves de laboratori | 25% | 2,5 | 0,1 | CM04, CM05, CM06, CM07, CM08, CM09, KM06, SM04, SM05 |
Aquesta assignatura no preveu el sistema d’avaluació única. L'avaluació de l'alumne es realitzarà en funció dels resultats de les següents activitats:
1. Un examen parcial
Prova escrita on s'avaluarà a l'estudiant sobre el contingut treballat en les Unitats 1,2 i 3. Durant la prova no es permetrà consultar cap tipus de material.
2. Un examen final
Prova escrita on s'avaluarà a l'estudiant sobre el contingut treballat en les Unitats 1,2,3,4 i 5. S'avaluarà a l'estudiant sobre el contingut de tot el temari. Durant l'examen no es permetrà consultar cap tipus de material.
3. Lliurement d'exercicis
Al llarg del curs els estudiants hauran de lliurar 2 blocs d'exercicis fets en sessions de laboratori. El primer bloc es farà abans de l'examen parcial i tindrà un pes del 10%. El segon bloc es farà abans de l'examen final i tindrà un pes del 15%.
Criteris d'avaluació:
a. La nota del curs ve donada per:
NOTA DEL CURS = 0,25*EXERCICIS + 0,25*PARCIAL + 0,50*FINAL
b. Per aprovar l'assignatura, la nota del curs ha de ser igual o superior a 5. Si la nota de curs està entre 3,5 i 4,8 l'estudiant podrà anar a la prova de re-avaluació, segons estableix a l'apartat "Procés de Recuperació" detallat a sota. Si la nota de curs és inferior a 3,5, l'assignatura queda suspesa.
c. Un estudiant que no hagi participat en cap de les activitats d'avaluació es considera "No avaluable".
Calendari d’activitats d’avaluació
Les dates de les diferents proves d'avaluació (exàmens parcials, exercicis en aula, entregade treballs, ...) s'anunciaran amb suficient antelaciódurant el semestre. La data de l'examen final del'assignatura està programada en el calendari d'exàmens de la Facultat.
"La programació de les proves d’avaluació no es podrà modificar, tret que hi hagi un motiu excepcional i degudament justificat pel qual no es pugui realitzar un acte d’avaluació. En aquest cas, les persones responsables de les titulacions, prèvia consulta al professorat i a l’estudiantat afectat, proposaran una nova programació dins del període lectiu corresponent." Apartat 1 de l'Article 115. Calendari de les activitats d’avaluació (Normativa Acadèmica UAB)
Els estudiants i les estudiantes de la Facultat d'Economia i Empresa que d'acord amb el paràgraf anterior necessitin canviar una data d'avaluació han de presentar la petició omplint el següent formulari: https://eformularis.uab.cat/group/deganat_feie/nou-reprogramacio-de-proves
Procediment de revisió de les qualificacions
Coincidint amb l'examen final s'anunciarà el dia i el mitjà en que es publicaran les qualificacions finals. De la mateixa manera s'informarà del procediment, lloc, data i hora de la revisió d'exàmens d'acord ambla normativa de la Universitat.
Procés de Recuperació
“Per participar al procés de recuperació l'alumnat ha d'haver estat prèviament avaluat en un conjunt d'activitats que representi un mínim de dues terceres parts de la qualificació total de l'assignatura o mòdul.” Apartat 3 de l'Article 112 ter. La recuperació (Normativa Acadèmica UAB). Els estudiants i les estudiants han haver obtingut una qualificació mitjana de l’assignatura entre 3,5 i 4,9.
La data d’aquesta prova estarà programada en el calendari d'exàmens de la Facultat. L'estudiant que es presenti i la superi aprovarà l'assignatura amb una nota de 5. En cas contrari mantindrà la mateixa nota.
Irregularitats en actes d’avaluació
Sense perjudici d'altres mesures disciplinàries que s'estimin oportunes, i d'acord amb la normativa acadèmica vigent, "en cas que l’estudiant realitzi qualsevol irregularitat que pugui conduir a una variació significativa de la qualificació d’un acte d’avaluació, es qualificarà amb 0 aquest acte d’avaluació, amb independència del procés disciplinari que s’hi pugui instruir. En cas que es produeixin diverses irregularitats en els actes d’avaluació d’una mateixa assignatura, la qualificació final d’aquesta assignatura serà 0". Apartat 10 de l'Article 116. Resultats de l'avaluació. (Normativa Acadèmica UAB)
Ús de la IA
Ús prohibit: En aquesta assignatura, no es permet l'ús de tecnologies d'Intel·ligència Artificial (IA) en cap de les seves fases. Qualsevol treball que inclogui fragments generats amb IA serà considerat una falta d'honestedat acadèmica i pot comportar una penalització parcial o total en la nota de l'activitat, o sancions majors en casos de gravetat.
Bibliografia
-Stock,J.H. i Watson, M.M., Introducción a la Econometría. Pearson. No hi ha versió en català.
-Wooldridge, J. M., Introducción a la Econometría, Cengage Learning editores. No hi ha versió en català.
Programari
El programari utilitzat en aquesta assignatura és RStudio.
Grups i idiomes de l'assignatura
La informació proporcionada és provisional fins al 30 de novembre de 2025. A partir d'aquesta data, podreu consultar l'idioma de cada grup a través daquest enllaç. Per accedir a la informació, caldrà introduir el CODI de l'assignatura
| Nom | Grup | Idioma | Semestre | Torn |
|---|---|---|---|---|
| (PAUL) Pràctiques d'aula | 101 | Català | primer quadrimestre | matí-mixt |
| (PAUL) Pràctiques d'aula | 501 | Català | primer quadrimestre | matí-mixt |
| (PLAB) Pràctiques de laboratori | 101 | Català | primer quadrimestre | matí-mixt |
| (PLAB) Pràctiques de laboratori | 102 | Català | primer quadrimestre | matí-mixt |
| (PLAB) Pràctiques de laboratori | 501 | Català | primer quadrimestre | tarda |
| (TE) Teoria | 10 | Català | primer quadrimestre | matí-mixt |
| (TE) Teoria | 50 | Català | primer quadrimestre | tarda |