Guia docente
DATOS IDENTIFICATIVOS 2017_18
Asignatura TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN EN ECONOMÍA Código 01726002
Enseñanza
M.U. INVESTIG.ADMON Y ECONOMÍA DE LA EMPRESA
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Semestre
6 Obligatoria Primer Primero
Idioma
Prerrequisitos
Departamento DIREC.Y ECONOMIA DE LA EMPRESA
Responsable
GONZÁLEZ ÁLVAREZ , NURIA
Correo-e ngona@unileon.es
mniea@unileon.es
Profesores/as
GONZÁLEZ ÁLVAREZ , NURIA
NIETO ANTOLÍN , MARIANO
Web http://
Descripción general
Tribunales de Revisión
Tribunal titular
Cargo Departamento Profesor
Presidente DIREC.Y ECONOMIA DE LA EMPRESA CABEZA GARCIA , LAURA
Secretario DIREC.Y ECONOMIA DE LA EMPRESA HERRERA , DANNY LILIANA
Vocal DIREC.Y ECONOMIA DE LA EMPRESA MIGUEL DAVILA , JOSE ANGEL
Tribunal suplente
Cargo Departamento Profesor
Presidente DIREC.Y ECONOMIA DE LA EMPRESA MUÑOZ DOYAGUE , MARIA FELISA
Secretario DIREC.Y ECONOMIA DE LA EMPRESA SANCHEZ GONZALEZ , GLORIA
Vocal DIREC.Y ECONOMIA DE LA EMPRESA MARTINEZ CAMPILLO , ALMUDENA

Competencias
Tipo A Código Competencias Específicas
Tipo B Código Competencias Generales y Transversales
Tipo C Código Competencias Básicas

Resultados de aprendizaje
Resultados Competencias

Contenidos
Bloque Tema
Tema 1. Modelos de Mínimos Cuadrados Ordinarios
1.1 Supuestos del Modelo Clásico de Regresión.
1.2. Estimación Mínimo Cuadrática Ordinaria: Cálculo y Propiedades.
1.3. Inferencia y Contrastes de Hipótesis.
1.3.1. Contrastes de Restricciones Lineales.
1.3.2 Algunos Casos Particulares: significación individual y bondad del ajuste
Tema 2. Problemas y soluciones derivados de errores en la especificación del modelo MCO
2.1 Variables Omitidas.
2.2 Variables Irrelevantes.
2.3 No Linealidad y Cambio Estructural en la Muestra.
2.3.1. No linealidad en las Variables.
2.3.2 Cambio Estructural del modelo MCO.
2.3.3 Variables Ficticias.
2.4 Heteroscedasticidad:
2.4.1 Propiedades del estimado MCO y consecuencias
2.4.2 Soluciones: estimador de Mínimos Cuadrados Generalizados (teórico y factible)
2.4.3 Diagnosis de la heteroscedasticidad y soluciones
Tema 3. Métodos de estimación: endogeneidad y variables instrumentales
3.1. Introducción
3.2. Problema de endogeneidad en las relaciones económicas
3.3. Variables instrumentales
3.4. Método generalizado de los momentos
Tema 4.
4.1. Modelos de variable dependiente cualitativa – caso binomial.
4.2. Modelos de variable dependiente cualitativa – caso multinomial.
4.3. Modelos con variable dependiente de suma constante.
Tema 5. Modelos lineales estáticos para datos de panel
5.1. Características de la metodología de datos de panel
5.2. Ventajas e inconvenientes
5.3. Datos de panel como metodología necesaria
5.4. Modelos de efectos fijos
5.5. Modelos de componentes de error
5.6. Modelos de efectos fijos versus modelos de efectos aleatorios
5.7. Limitaciones de los modelos lineales estáticos
5.8. Interpretación de los resultados de la estimación.
Tema 6. Modelos lineales dinámicos para datos de panel
6.1. Modelos autoregresivos puros
6.2. Modelos con variables predeterminadas
6.3 Modelos con variables estrictamente exógenas
6.4. System GMM
6.4.1. System GMM para modelos autoregresivos puros
6.4.2. System GMM para modelos con variables predeterminadas
6.5. Contrastes de especificación
6.6. Interpretación de los resultados de la estimación.

Planificación
Metodologías  ::  Pruebas
  Horas en clase Horas fuera de clase Horas totales
Presentaciones/exposiciones 20 16 36
 
Trabajos 0 37 37
Otras metodologías 10 0 10
Tutorías 8 0 8
 
Sesión Magistral 18 27 45
 
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías   ::  
  descripción
Presentaciones/exposiciones Los alumnos deberán realizar una exposición de algun tema concreto asignado por los profesores
Trabajos Los alumnos deberán realizar un trabajo de algun tema concreto asignado por los profesores
Otras metodologías Actividades de seguimiento on-line
Tutorías Reuniones del profesor con los alumnos a petición de estos últimos con el fin de aclarar cualquier tipo de cuestión relacionada con la asignatura y su contenido
Sesión Magistral Se impartirán los contenidos teóricos del programa, procurando la participación activa del alumno

Tutorías
 
descripción

Evaluación
  descripción calificación
 
Otros comentarios y segunda convocatoria

Las pruebas de evaluación que se diseñen deben evaluar si se han adquirido las competencias descritas, por ello, es recomendable que al describir las pruebas se indiquen las competencias y resultados de aprendizaje que se evalúan. Se trata de un sistema de evaluación continua donde se pretende valorar tanto el trabajo del alumno a lo largo del semestre como la prueba/examen final. La asistencia a clase es obligatoria y por lo tanto, no puntúa para la nota. Si la asistencia no es al menos del 80%, el alumno no tendrá derecho a la puntuación de la evaluación continua.

 -Presentación de trabajos

-Colaboración en seminarios.

-Participación del alumno en clase, debates, etc.

 

 

 

Fuentes de información
Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura

Básica

Cramer, J.S. (1991): The LOGIT Model: An Introduction for Economist, Edgard Arnold, London.

Ben-Akiva, M. y Lerman, S.R. (1985): Discrete Choice Analysis: Theory and Application to Travel Demand, MIT Press, Cambridge, Massachusetts.

Cooper, L.G. y Nakanishi, M. (1988): Market-Share Analysis: Evaluating Competitive Marketing Effectiveness. Kluwer Academic Publishers, Boston.

Greene, W. H. (1999) Análisis Econométrico. 3ª Ed. Prentice Hall, Madrid.

Johnston, J. (1992) Métodos de Econometría. 2ª Ed. Vicens Vives, Barcelona.

Novales, A. (1993) Econometría. 2ª Ed. McGraw-Hill, Madrid.

Petersen, M.A. (2009): “Estimating Standard Errors in Finance Panel Data Sets: Comparing Approaches”, The Review of Financial Studies, 22 (1), 436-480.

Pindado, J. and I. Requejo (2014): “Panel Data: A Methodology for Model Specification and Testing”. In Wiley Encyclopedia of Management, 3

rd

Edition. John Wiley & Sons, Ltd (in press).

Roodman, D. (2009): “How to do xtabond2: An Introduction to Difference and System GMM in Stata”, The Stata Journal, 9 (1), 86-136.

Roodman, D. (2009): “A Note on the Theme of Too Many Instruments”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 71 (1), 135-158.

Wooldridge, J.M. (2010): Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, (2nd Edition), MIT Press.

Wooldridge, J. M. (2009): Introductory Econometrics. A Modern Approach (4th Edition), South-Western Cengage Learning.
Complementaria


Recomendaciones