Econometría I

Grado en Economía y Grado en ADE — Universidad de Granada

← Volver a Docencia View in English

Asignatura de grado de segundo curso que acompaña al estudiante desde la idea de un modelo econométrico hasta las destrezas prácticas de estimación, inferencia y diagnóstico necesarias para analizar datos económicos reales. Impartida en inglés con R.

Plantilla de capítulo

Cada tema sigue la misma estructura de seis secciones:

  1. Resultados de aprendizaje — objetivos explícitos
  2. Pregunta empírica motivadora — una pregunta real que el tema responde
  3. Teoría — conceptos, derivaciones y resultados clave
  4. Ejemplo resuelto en R — código completo explicado paso a paso
  5. Autoevaluación — cuestionario interactivo
  6. Ejercicios — calificados ★ fácil · ★★ medio · ★★★ analítico

Temas

  1. Conceptos Iniciales. Qué es la econometría; correlación frente a causalidad; aleatorización y diseños cuasi-experimentales; datos de corte transversal, series temporales, panel y datos combinados (pooled); análisis exploratorio básico en R.

  2. El Modelo de Regresión Lineal Simple. Derivación de MCO; supuestos de Gauss–Markov; insesgadez; la propiedad ELIO (BLUE); \(R^2\); lm() en R.

  3. El Modelo de Regresión Lineal Múltiple. Forma matricial; interpretación ceteris paribus; RLM.1–RLM.5; sesgo por variable omitida; \(R^2\) ajustado.

  4. Inferencia. Supuestos del Modelo Lineal Clásico; distribuciones muestrales de \(\hat{\beta}_j\); contrastes \(t\); intervalos de confianza; contrastes \(F\) de significación conjunta; \(p\)-valores.

  5. Predicción y Selección de Modelos. Predicción puntual y por intervalos; rendimiento dentro y fuera de la muestra; criterios de selección de modelos.

  6. Relaciones No Lineales e Información Cualitativa. Logaritmos, polinomios e interacciones; variables ficticias (dummy) e interacciones ficticia–continua.

  7. Heterocedasticidad. Detección (Breusch–Pagan, White); consecuencias para la inferencia; errores estándar robustos a heterocedasticidad; mínimos cuadrados ponderados.

  8. Autocorrelación. Complicaciones en series temporales; Durbin–Watson; errores estándar de Newey–West.

Apéndices — prerrequisitos matemáticos y estadísticos · crosswalk Wooldridge ↔ Carter–Griffiths–Lim · tablas estadísticas.

Información del curso

  • Titulación. Grado en Economía · Grado en Administración y Dirección de Empresas
  • Nivel. Segundo curso de grado
  • Idioma de impartición. Inglés
  • Software. R con RStudio
  • Manual de referencia. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach (última edición), complementado con Carter, Griffiths y Lim, Principles of Econometrics, 5.ª edición.
  • Evaluación. Evaluación continua (prácticas y cuestionarios) más un examen final.