Logo

Econometria I

Codi: 102308
Crèdits: 6
2026/2027
Titulació Tipus Curs
Administració i Direcció d'Empreses OB 2
Economia OB 2

Professor/a de contacte

Nom :
Luca Salvadori
Correu electrònic :
luca.salvadori@uab.cat

Equip docent

Hanna Wang
Mireia Jiménez Espigares
Dolors Márquez Cebrián
Miriam Artiles Gonzalez

Idiomes dels grups

Podeu consultar aquesta informació al final del document.

Prerequisits

És altament recomanable que l'estudiant hagi superat satisfactòriament Matemàtiques I, II i Estadística I, II. Tenir ben assolits els continguts d'aquestes assignatures és imprescindible per poder seguir amb èxit Econometria I.

Objectius

L'assignatura Econometria I presenta les eines bàsiques per l'anàlisi empírica de relacions entre variables econòmiques. El curs comença amb el model de regressió simple, presentat a 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.

El curs presenta els fonaments de l'anàlisi de dades econòmiques que continua amb l'assignatura d'Econometria II.

Resultats d'aprenentatge

Administració i Direcció d'Empreses
  • CM55 (Especificar models economètrics per donar resposta als problemes que apareixen en l'estudi empíric d'algunes dades econòmiques.) Especificar models economètrics per donar resposta als problemes que apareixen en l'estudi empíric d'algunes dades econòmiques.
  • CM56 (Coordinar treballs economètrics en equips multidisciplinaris.) Coordinar treballs economètrics en equips multidisciplinaris.
  • KM53 (Reconèixer els intervals de confiança i la significació de les prediccions.) Reconèixer els intervals de confiança i la significació de les prediccions.
  • SM53 (Cercar informació econòmica procedent de diverses fonts: bases de dades, Internet, etc.) Cercar informació econòmica procedent de diverses fonts: bases de dades, Internet, etc.
  • SM55 (Especificar models, mètodes d'estimació i inferència.) Especificar models, mètodes d'estimació i inferència.
  • SM57 (Comunicar els resultats de l'anàlisi economètrica aplicada a fonts de dades econòmiques i empresarials.) Comunicar els resultats de l'anàlisi economètrica aplicada a fonts de dades econòmiques i empresarials.
Economia
  • CM31 (Especificar models economètrics per donar resposta als problemes que apareixen en l’estudi empíric d’algunes dades econòmiques.) Especificar models economètrics per donar resposta als problemes que apareixen en l’estudi empíric d’algunes dades econòmiques.
  • CM32 (Coordinar treballs economètrics en equips multidisciplinaris.) Coordinar treballs economètrics en equips multidisciplinaris.
  • KM29 (Reconèixer els intervals de confiança i la significació de les prediccions.) Reconèixer els intervals de confiança i la significació de les prediccions.
  • SM29 (Cercar informació econòmica procedent de diverses fonts: bases de dades, Internet, etc.) Cercar informació econòmica procedent de diverses fonts: bases de dades, Internet, etc.
  • SM31 (Especificar models, mètodes d’estimació i inferència.) Especificar models, mètodes d’estimació i inferència.
  • SM33 (Comunicar els resultats de l’anàlisi economètrica aplicada a fonts de dades econòmiques i empresarials.) Comunicar els resultats de l’anàlisi economètrica aplicada a fonts de dades econòmiques i empresarials.

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


Unitat 6: Extensions del model de regressió: problemes d’inferència i endogeneïtat


  • Limitacions dels supòsits clàssics del model de regressió
  • Heteroscedasticitat: conseqüències per a la inferència i errors estàndard robustos
  • Autocorrelació: naturalesa del problema en dades temporals i correcció de la inferència
  • Endogeneïtat i biaix per variable omesa
  • Introducció a les variables instrumentals. Condicions de rellevància i exogeneïtat de l’instrument
  • Estimació per variables instrumentals i mínims quadrats en dues etapes
  • Aplicacions


Activitats formatives i Metodologia

Títol Hores ECTS Resultats d'aprenentatge
Estudi i resolució d'exercicis 88,5 3,54 CM31, CM32, CM55, CM56, KM29, KM53, SM29, SM31, SM33, SM53, SM55, SM57
Tutories 6 0,24 CM31, CM32, CM55, CM56, KM29, KM53, SM29, SM31, SM33, SM53, SM55, SM57
Classes teoria 32,5 1,3 CM31, CM32, CM55, CM56, KM29, KM53, SM29, SM31, SM33, SM53, SM55, SM57
Sessions de laboratori 17 0,68 CM31, CM32, CM55, CM56, KM29, KM53, SM29, SM31, SM33, SM53, SM55, SM57

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: La metodologia docent proposada pot experimentar alguna modificació en funció de les restriccions a la presencialitat que imposin les autoritats sanitàries.

Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulació, perquè l'alumnat completi 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 CM31, CM32, CM55, CM56, KM29, KM53, SM29, SM31, SM33, SM53, SM55, SM57
Examen parcial 25% 1,5 0,06 CM31, CM32, CM55, CM56, KM29, KM53, SM29, SM31, SM33, SM53, SM55, SM57
Lliurement d'exercicis 25% 2,5 0,1 CM31, CM32, CM55, CM56, KM29, KM53, SM29, SM31, SM33, SM53, SM55, SM57

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 4,9 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 (exercicis en aula, entrega de treballs, ...) s'anunciaran amb suficient antelació durant el semestre.

La data de l'examen parcial i final de l'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 264. 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: e-Formulari per a la reprogramació de proves.

Procediment de revisió de les qualificacions

Coincidint amb l'examen final s'anunciarà el dia i el mitjà en quees publicaran les qualificacions finals. De la mateixa manera s'informarà del procediment, lloc, data i hora de la revisió d'exàmens d'acord amb la normativa de la Universitat.

Procés de Recuperació

\"Per participar a la recuperació l'alumnat ha d'haver estat prèviament avaluat en un conjunt d'activitats el pes de les qual equivalgui a un mínim de dues terceres parts de la qualificació total de l'assignatura\". Apartat 2 de l'Article 261. La recuperació (Normativa Acadèmica UAB). Els estudiants i les estudiants han d'haver obtingut una qualificació mitjana de l’assignatura més gran o igual que 3,5 i menor que 5.

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, s'ha de qualificar 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 és 0\". Apartat 11 de l'Article 266. Resultats de l'avaluació. (Normativa Acadèmica UAB).

La realització de les activitats d’avaluació està subjecta al que estableix aquesta guia docent, així com a la "Política de la Facultat d’Economia i Empresa davant la detecció d’irregularitats durant la realització d’activitats avaluatives", que regula les condicions de desenvolupament de les proves d’avaluació i els procediments aplicables en cas de detectar-se irregularitats. Es recomana a l’estudiantat consultar-ne el contingut.

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 i Gretl.

Grups i idiomes de l'assignatura

La informació proporcionada és provisional fins al 30 de novembre. A partir d'aquesta data, podreu consultar l'idioma de cada grup a través d'aquest enllaç. Per accedir a la informació, caldrà introduir el CODI de l'assignatura

Tipus de docència Grup Idioma Semestre Torn
(TE) Teoria 1 Català segon quadrimestre matí-mixt
(PAUL) Pràctiques d'aula 1 Català segon quadrimestre matí-mixt
(PLAB) Pràctiques de laboratori 1 Català segon quadrimestre matí-mixt
(TE) Teoria 2 Espanyol segon quadrimestre matí-mixt
(PAUL) Pràctiques d'aula 2 Espanyol segon quadrimestre matí-mixt
(PLAB) Pràctiques de laboratori 2 Espanyol segon quadrimestre matí-mixt
(TE) Teoria 4 Anglès segon quadrimestre matí-mixt
(PAUL) Pràctiques d'aula 4 Anglès segon quadrimestre matí-mixt
(PLAB) Pràctiques de laboratori 4 Anglès segon quadrimestre matí-mixt
(TE) Teoria 8 Anglès segon quadrimestre matí-mixt
(PAUL) Pràctiques d'aula 8 Anglès segon quadrimestre matí-mixt
(PLAB) Pràctiques de laboratori 8 Anglès segon quadrimestre matí-mixt
(TE) Teoria 51 Espanyol segon quadrimestre tarda
(PAUL) Pràctiques d'aula 51 Espanyol segon quadrimestre tarda
(PLAB) Pràctiques de laboratori 51 Espanyol segon quadrimestre tarda
(TE) Teoria 52 Català segon quadrimestre tarda
(PAUL) Pràctiques d'aula 52 Català segon quadrimestre tarda
(PLAB) Pràctiques de laboratori 52 Català segon quadrimestre tarda
(TE) Teoria 60 Espanyol primer quadrimestre matí-mixt
(PAUL) Pràctiques d'aula 60 Espanyol primer quadrimestre matí-mixt
(PLAB) Pràctiques de laboratori 60 Espanyol primer quadrimestre matí-mixt