Código 27070 Grado En Marketing Curso 3º Cuatrimestre 2º

código: 27070 grado en marketing curso: 3º cuatrimestre: 2º créditos: 6 f

Código: 27070
Grado en Marketing
Curso: 3º
Cuatrimestre: 2º
Créditos: 6

Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Ekonomi Eta Enpresa Zientzien Fakultatea
Programa de la Asignatura
Técnicas de previsión de demanda
Año Académico
2012/2013
Curso
3º
Grado en
Marketing
Departamento
Economía Aplicada III (Econometría y Estadística)
Profesor que imparte la asignatura durante el curso 2012/2013:
1.
Mª Victoria Esteban González
Objetivos de la asignatura:
Es un curso de introducción al análisis de regresión, por lo que se
estudia en detalle el Modelo de Regresión Lineal General. El objetivo
fundamental del curso es que, al final del mismo, los estudiantes sean
capaces de utilizar el modelo de regresión para resolver un problema
sencillo que se les plantee. Posteriormente, se analizan los problemas
que surgen a la hora de estimar un modelo econométrico, derivados del
hecho de que la variable endógena sea cualitativa y se estudian los
métodos de estimación más adecuados. Estos objetivos se han de
satisfacer tanto desde un punto de vista teórico (resolver cuestiones
y explicar resultados ya obtenidos) como práctico (estimar y
contrastar un modelo con una base de datos concreta y utilizando los
instrumentos informáticos disponibles).
Competencias especificas de la asignatura:
*
Comprender la lógica de la modelización econométrica y las
características de los diferentes elementos de los modelos, así
como la relevancia de cada uno de los supuestos empleados en la
especificación de un modelo.
*
Ser capaz de especificar, de forma crítica, relaciones causales
entre variables económicas.
*
Utilizar la metodología econométrica y los instrumentos de
análisis para estimar y validar relaciones económicas, tanto
cuando la variable a explicar es cuantitativa como cuando es
cualitativa.
*
Diferenciar entre distintos métodos de estimación, con el fin de
utilizar el más adecuado a las características del modelo y/o los
datos bajo estudio.
*
Interpretar adecuadamente los resultados obtenidos, elaborar y
presentar informes del problema económico analizado.
Resultados del Aprendizaje:
1.
Búsqueda, organización y sistematización de información
estadística relevante.
2.
Elaboración, estimación y contraste de un modelo econométrico.
3.
Interpretación adecuada de los resultados obtenidos en la
estimación del modelo econométrico.
4.
Comprobación de la validez del modelo.
5.
Elaboración y presentación de informes, haciendo uso de las
tecnologías de la información y la comunicación.
Temas detallados:
1.
Modelo econométrico: introducción
*
Modelo económico y modelo econométrico.
*
Etapas en la realización de un trabajo aplicado.
*
Tipología de los datos y variables en Econometría.
*
Tratamiento de la información con gretl: inclusión de datos en
gretl y análisis descriptivo básico.
2.
Modelo de Regresión Lineal General: especificación y estimación
*
Especificación del modelo: supuestos básicos.
*
Forma funcional. Interpretación de los coeficientes.
*
Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO).
*
Propiedades de los estimadores MCO. Consecuencias del
incumplimiento de algunos supuestos: colinealidad y omisión de
variables relevantes.
*
Utilización de variables explicativas cualitativas.
*
Distribución del estimador MCO. Estimación por intervalo.
3.
Modelo de Regresión Lineal General: inferencia
*
Contrastes de hipótesis sobre los coeficientes de regresión.
*
Estimación del MRLG con gretl, principales resultados, contraste
de hipótesis.
4.
Validación, contrastes de hipótesis y predicción
*
La validación del modelo: métodos gráficos.
*
Contrastes de hipótesis. Aplicación para la validación.
*
Predicción.
*
Introducción a Gretl: validación y predicción.
5.
Modelos de elección discreta.
6.
Modelos Logit y Probit.
7.
Interpretación de coeficientes.
8.
Interpretación de los modelos en términos de variables no
observables o latentes.
9.
Comparación de coeficientes
10.
Estimación, inferencia y selección de modelos.
Metodología Docente:
La metodología docente se basará en clases magistrales, seminarios,
clases prácticas en aula y clases prácticas en laboratorios
informáticos, donde se desarrollarán los distintos temas del programa
y se procederá a la resolución de ejercicios, enseñando también a los
estudiantes a utilizar los instrumentos informáticos disponibles. Los
aspectos teóricos se completarán con ejemplos y casos prácticos que
deberán ser comentados o resueltos, total o parcialmente, por los
estudiantes bien en clase, bien en el laboratorio informático. A lo
largo del curso se realizarán clases prácticas en el aula y en el
laboratorio informático, en las que los estudiantes aprenderán a
buscar datos estadísticos en la web y se familiarizarán con el uso de
software econométrico. Se utilizará el programa econométrico gretl.
Este es un programa gratuito que, junto con el manual, se puede
descargar de http://gretl.sourceforge.net/gretl_espanol.html
Apoyo a la docencia:
Esta asignatura está soportada por la plataforma moodle:
http://moodle4.ehu.es
A esta plataforma tienen acceso todos los estudiantes matriculados en
la asignatura: Estadística Actuarial Regresión. En esta página tenéis
acceso a toda la información sobre la asignatura: material utilizado a
lo largo del curso, programa, agenda, ejercicios, tareas, datos,
noticias, avisos, etc.
Para poder acceder a los ordenadores del laboratorio informático de la
facultad se necesita un nombre de USUARIO y una CONTRASEÑA (en
IKASLE). Este Usuario y Password son los mismos que los de la cuenta
de correo electrónico que tenéis en el servidor IKASLE. Es necesario
conocer el Usuario y la Contraseña para la primera clase práctica en
el laboratorio de informática. Quién desconozca su dirección de correo
electrónico y su contraseña debe dirigirse a
http://gestion.ehu.es/alumnos.
Sistema de evaluación:
La resolución de ejercicios y problemas en las clases prácticas, en
los seminarios y la resolución de tareas periódicas forman parte de la
evaluación continua del alumno. Asimismo, se realizará un examen final
escrito, que estará compuesto por una serie de preguntas y/o
cuestiones de carácter teórico/práctico sobre los contenidos
desarrollados en la asignatura.
Todos los aspectos de la metodología docente serán objeto de
evaluación mediante el siguiente sistema de evaluación continua en el
que la calificación total se obtendrá como sigue:
*
Actividades en el aula, resolución de tareas individuales y en
grupo: 40%.
*
Examen escrito: 60%. Para aprobar es requisito indispensable
obtener al menos un 4 (sobre 10) en esta prueba.
La fecha del examen final así como las aulas asignadas para las
convocatorias de junio y septiembre se publican en los tablones de
anuncios correspondientes.
NORMATIVA DE GESTIÓN PARA LAS ENSEÑANZAS GRADO Y DE PRIMER Y SEGUNDO
CICLO PARA EL CURSO 2010/2011. CAPÍTULO V. PLANIFICACIÓN DOCENTE Y
EVALUACIÓN DEL ALUMNADO, Artículo 43. 3.b) El alumnado que, por causas
justificadas (motivos laborales, Personas a su cargo, Alumnado con
discapacidad igual o superior al 33%, Deportista de alto nivel,
actividades artístico/culturales que implican viajes o gran
dedicación, compatibilización con otros estudios superiores,
compatibilización con cargos políticos, sindicales, asociaciones,
ONGs, u otros) no pueda participar en el sistema de evaluación
continua, podrá acreditar la consecución de conocimientos y
competencias inherentes a la asignatura a través de una única prueba
final y ésta deberá configurarse de tal forma que comprenda el 100% de
la nota de la asignatura....
El alumno que desee atenerse a la excepción citada deberá solicitarlo
al profesor de la asignatura durante los primeros quince días del
cuatrimestre. El coordinador de la asignatura decidirá sobre estas
solicitudes o, en caso de duda, trasladará la solicitud a la comisión
que el departamento nombre a tal efecto.
El sistema de evaluación de la segunda convocatoria de cada curso
académico será, en todo caso, una prueba final que determinará el 100%
de la calificación. En esta prueba se evaluarán todas las competencias
y contenidos desarrollados en las actividades del periodo de docencia
presencial de la asignatura.
RECORDATORIO NORMATIVA UPV/EHU: La Normativa de Gestión para las
Enseñanzas de Primer y Segundo ciclo de la Universidad del País Vasco
establece en su Artículo 46. que “La realización fraudulenta de algún
ejercicio implicará la calificación de suspenso sin perjuicio de la
responsabilidad que pudiera corresponder ”.
Referencias Bibliográficas Básicas:
1.
Esteban, M.V. (2012). Técnicas de previsión de demanda. Material
docente. Servicio de Publicaciones.
2.
Gujarati, D. y Porter, D.C. (2010). Econometría. Editorial
McGraw-Hill, Madrid. 5ª edición.
3.
Ramanathan, R. (2002), Introductory Econometrics with applications,
Ed. South-Western, 5th. edition
4.
Wooldridge, J.M. (2006). Introducción a la Econometría. Ed.
Thomson Learning, 2ª edición.
Referencias Bibliográficas Complementarias:
1.
Esteban, M.V.; Moral, M.P.; Orbe, S.; Regúlez, M.; Zarraga, A. y
Zubia, M. (2009). Análisis de regresión con gretl. OpenCourseWare.
UPV-EHU. (http://ocw.ehu.es/ciencias-sociales-y-juridicas/analisis-de-regresion-con-greti/Course_listing).
2.
Esteban, M.V.; Moral, M.P.; Orbe, S.; Regúlez, M.; Zarraga, A. y
Zubia, M. (2009). Econometría Básica Aplicada con Gretl. Sarriko
On Line 8/09. Facultad de C.C. Económicas y Empresariales.
3.
Fernández, A., P. González, M. Regúlez, P. Moral, V. Esteban
(2005). Ejercicios de Econometría. Editorial McGraw-Hill.
4.
Greene, W. (1998), Análisis Econométrico, Ed. Prentice Hall, 3ª
edición.
5.
Verbeek, M. (2004). A Guide to Modern Econometrics. Wiley.
Software
1.
gretl. Paquete econométrico disponible en
http://gretl.sourceforge.net). Existe versión en castellano,
inglés y euskera.
2.
gretl. Manual para el usuario disponible en
http://gretl.sourceforge.net). Existe versión en castellano.
Instituciones
1.
http://www.eustat.es. EUSTAT
2.
http://www.ine.es. INE
3.
http://www.bde.es. Banco de España
4.
http://ec.europa.eu/eurostat. EUROSTAT
5.
http://www.oecd.org OECD
6.
http://www.imf.org. Fondo Monetario Internacional
7.
http://www.worldbank.org. Banco Mundial
8.
http://www.bolsamadrid.es Bolsa de Madrid
9.
http://www.ecb.int/ Banco Central Europeo
Datos
10.
http://www.nber.org/data_index.html
11.
http://www.estadief.minhac.es/
12.
http://fisher.osu.edu/fin/osudown.htm
13.
http://econ.queensu.ca/jae/
14.
http://www.psidonline.isr.umich.edu/data/
15.
http://www.census.gov/
*
Revistas de Economía
1.
http://www.revecap.com. Revista de Economía Aplicada
2.
http://www.revistaestudiosregionales.com. Revista de Estudios
Regionales
3.
http://www.funep.es/invecon/sp/sie.asp. Investigaciones
Económicas
4.
http://www1.euskadi.net/ekonomiaz. Ekonomiaz
6