Información detallada de curso

1. IDENTIFICACION DEL CURSO

Código y Nombre de la Asignatura: ECO 7100 - ECONOMETRIA
División Académica: Inst de Est Econ del Caribe Departamento Académico: Dpto. de Economía Número de créditos: Intensidad horaria (semanal para nivel pregrado y total para nivel postgrado): 4.000 Horas de Teoría 0.000 Horas de Laboratorio Niveles: Educación Continua, Educación Superior Pregrado Tipos de Horario: Teoría Es un curso que proporciona una introducción elemental pero completa a la econometria sin tener que recurrir al álgebra matricial, al cálculo ni a la estadística, mas allá de un nivel elemental. La asignatura tiene un enfoque analítico-practico que le permite los estudiantes entender de manera amena como proceden los econometristas en el análisis de un problema económico. 3. JUSTIFICACION El interés principal de la economía matemática es expresar la teoría económica en una forma matemática (ecuaciones ), sin considerar la capacidad de medición o de verificación empírica de la teoría. La econometria esta interesada principalmente en la verificación de la teoría económica. En el curso se enseña al estudiante que el econometrista utiliza frecuentemente las ecuaciones matemáticas, propuestas por el economista matemático, pero las expresa en tal forma que estas se prestan para la prueba empírica y esta conversión de ecuaciones matemáticas en ecuaciones econometricas requiere una gran dosis de ingenio y destreza. En resumen la asignatura brinda al estudiante las bases para entender la determinación empírica de las leyes económicas. 4. OBJETIVOS 4.1 OBJETIVO GENERAL Suministrar al estudiante la conceptualización necesaria que le permite entender y evaluar el papel que juega el análisis cuantitativo de fenómenos económicos reales, basados en el desarrollo simultáneo de la teoría y la observación, relacionados mediante métodos apropiados de inferencia. 4.2 OBJETIVOS ESPECIFICOS Estudiar la naturaleza y fuentes de información para el análisis econométrico. Introducir al estudiante en la interpretación moderna de la regresión. Desarrollar la capacidad analítica de los estudiantes respecto al supuesto de normalidad, la estimación de interválos y prueba de hipótesis. Aplicar el análisis de regresión múltiple en problemas de estimación y en problemas de inferencia. Analizar la importancia del enfoque matricial en el modelo de regresión lineal, la importancia de la multicolinealidad y muestras pequeñas y la importancia de la heteroscedasticidad y la autocorrelación. 5. METODOLOGIA La metodología para el desarrollo del curso se basará en la cátedra magistral. No obstante lo anterior, el estudiante debe: Estudiar con anterioridad y profundidad el tema asignado para cada clase y estar preparado para una evaluación sobre dicho tema. Ser responsable de su propio proceso de aprendizaje. 6. MEDIOS En el desarrollo de las clases se utilizarán el tablero, papelografo y en algunas exposiciones el video beam. 7. CONTENIDO 1.Modelos de regresión Uniecuacionales. 1.1.Naturaleza del análisis de regresión. 1.2.Interpretación moderna de la regresión. 1.3.Relaciones estadísticas versus relaciones determinísticos. 1.4.Regresión versus causalidad. 1.5.Regresión versus correlación. 1.6.Terminología y notación. 1.7.Naturaleza y fuentes de información para el análisis econométrico. 2. Análisis de regresión con dos variables. 2.1.Concepto de función de regresión poblacional (FRP ). 2.2.Especificación estocástica de la FRP. 2.3.Significado del término perturbación estocástica. 2.4.Función de regresión muestral. 3. Modelo de regresión con dos variables. 3.1.Método de mínimos cuadrados. 3.2.Modelo clásico de regresión lineal. 3.3.Precisión o errores estándar de los mínimos cuadrados estimados. 3.4.Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados. 3.5.Coeficiente de determinación r2. 4. Supuesto de normalidad: Modelo Clásico de Regresión Lineal Normal (MCRLN ). 4.1.Distribución de probabilidad de las perturbaciones. 4.2.Supuesto de Normalidad. 4.3.Propiedades de los estimados MCO bajo el supuesto de normalidad. 4.4.Método de máxima verosimilitud ( MV ) 5. Regresión con dos variables. Estimación de interválos y prueba de hipótesis. 5.1.Estimación de intervalos. 5.2.Intervalos de confianza para los coeficientes de regresión ß1 y ß2. 5.3.Intervalo de confianza 2. 5.4.Prueba de hipótesis. 6. Análisis de regresión Múltiple: Problemas de estimación y de inferencia. 6.1.Modelo de tres variables. 6.2.Interpretación de la ecuación de regresión múltiple. 6.3.Significado de los coeficientes de regresión. 6.4.Estimación MCO y MV de los coeficientes de regresión parcial. 6.5.El coeficiente de determinación múltiple R2 y el coeficiente de relación múltiple R. 6.6.Una vez mas el supuesto de normalidad. 6.7.Prueba de hipótesis en regresión múltiple. 6.8.Prueba de hipótesis sobre coeficientes individuales de regresión parcial. 7. Enfoque matricial en el modelo de Regresión Lineal. 7.1.Modelo de regresión lineal de K variables. 7.2.Supuestos del modelo clásico de regresión lineal en notación matricial. 7.3.Estimación MCO. 7.4.Coeficiente de determinación R2 en notación matricial. 7.5.Matriz de correlación. 7.6.Prueba de hipótesis sobre coeficientes individuales de regresión en notación matricial. 8. Multicolinealidad y Muestras pequeñas. 8.1.Naturaleza de la multicolinealidad. 8.2.Estimación en presencia de multicolinealidad perfecta. 8.3.Estimación de multicolinealidad alta pero imperfecta. 8.4.Consecuencias practicas de multicolinealiad. 9. Heteroscedasticidad. 9.1.Naturaleza de la Heteroscedasticidad. 9.2.Estimación MCO en presencia de heteroscedasticidad. 9.3.El método de mínimos cuadrados generalizados ( MCG ). 9.4.Consecuencias de utilizar MCO en presencia de heteroscedasticidad. 9.5.Detección de la heteroscedasticidad. 9.6.Medidas remédiales. 8. EVALUACION Primer Parcial 30% Segundo Parcial 3 0% Quices 20% Examen Final 20% 9. BIBLIOGRAFIA DAMONAR, N. GUJARATI. Econometría. Tercera edición. Mc Graw Hill. Santa Fe de Bogotá 1995. ISBN 0-07-025214-9. PEREZ AMARAL, T. AMAROS GONZALEZ, P. Ejercicios de Econometria Empresarial. Mc Graw Hill. Madrid 1993. ISBN 84-481-0039-5. JHONSTON, J y DINARDO, J. Econometric methods 4th edition. New York. McGraw Hill. 1997. KENNEDY, P. A guide to econometrics 4th edition. London, Blackwell publishers. 1997. GREENE, W. Econometric analisis 4th edition. New Jersey, Prentice Hall. 1999. WOOLDRIDGE, J.M. INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRIA a edición. Ed. THOMSOM. 2001. ISBN 970686054-1.

Código y Nombre de la Asignatura: ECO 7100 - ECONOMETRIA

División Académica: Inst de Est Econ del Caribe
Departamento Académico: Dpto. de Economía
Número de créditos:
Intensidad horaria (semanal para nivel pregrado y total para nivel postgrado):
4.000 Horas de Teoría
0.000 Horas de Laboratorio
Niveles: Educación Continua, Educación Superior Pregrado
Tipos de Horario: Teoría

Es un curso que proporciona una introducción elemental pero completa a la econometria sin tener que recurrir al álgebra matricial, al cálculo ni a la estadística, mas allá de un nivel elemental. La asignatura tiene un enfoque analítico-practico que le permite los estudiantes entender de manera amena como proceden los econometristas en el análisis de un problema económico.

3. JUSTIFICACION

El interés principal de la economía matemática es expresar la teoría económica en una forma matemática (ecuaciones ), sin considerar la capacidad de medición o de verificación empírica de la teoría. La econometria esta interesada principalmente en la verificación de la teoría económica. En el curso se enseña al estudiante que el econometrista utiliza frecuentemente las ecuaciones matemáticas, propuestas por el economista matemático, pero las expresa en tal forma que estas se prestan para la prueba empírica y esta conversión de ecuaciones matemáticas en ecuaciones econometricas requiere una gran dosis de ingenio y destreza. En resumen la asignatura brinda al estudiante las bases para entender la determinación empírica de las leyes económicas.

4. OBJETIVOS

4.1 OBJETIVO GENERAL

Suministrar al estudiante la conceptualización necesaria que le permite entender y evaluar el papel que juega el análisis cuantitativo de fenómenos económicos reales, basados en el desarrollo simultáneo de la teoría y la observación, relacionados mediante métodos apropiados de inferencia.

4.2 OBJETIVOS ESPECIFICOS

Estudiar la naturaleza y fuentes de información para el análisis econométrico.
Introducir al estudiante en la interpretación moderna de la regresión.
Desarrollar la capacidad analítica de los estudiantes respecto al supuesto de normalidad, la estimación de interválos y prueba de hipótesis.
Aplicar el análisis de regresión múltiple en problemas de estimación y en problemas de inferencia.
Analizar la importancia del enfoque matricial en el modelo de regresión lineal, la importancia de la multicolinealidad y muestras pequeñas y la importancia de la heteroscedasticidad y la autocorrelación.

5. METODOLOGIA

La metodología para el desarrollo del curso se basará en la cátedra magistral. No obstante lo anterior, el estudiante debe:

Estudiar con anterioridad y profundidad el tema asignado para cada clase y estar preparado para una evaluación sobre dicho tema.
Ser responsable de su propio proceso de aprendizaje.

6. MEDIOS

En el desarrollo de las clases se utilizarán el tablero, papelografo y en algunas exposiciones el video beam.

7. CONTENIDO

1.Modelos de regresión Uniecuacionales.
1.1.Naturaleza del análisis de regresión.
1.2.Interpretación moderna de la regresión.
1.3.Relaciones estadísticas versus relaciones determinísticos.
1.4.Regresión versus causalidad.
1.5.Regresión versus correlación.
1.6.Terminología y notación.
1.7.Naturaleza y fuentes de información para el análisis econométrico.

2. Análisis de regresión con dos variables.
2.1.Concepto de función de regresión poblacional (FRP ).
2.2.Especificación estocástica de la FRP.
2.3.Significado del término perturbación estocástica.
2.4.Función de regresión muestral.

3. Modelo de regresión con dos variables.
3.1.Método de mínimos cuadrados.
3.2.Modelo clásico de regresión lineal.
3.3.Precisión o errores estándar de los mínimos cuadrados estimados.
3.4.Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados.
3.5.Coeficiente de determinación r2.

4. Supuesto de normalidad: Modelo Clásico de Regresión Lineal Normal (MCRLN ).
4.1.Distribución de probabilidad de las perturbaciones.
4.2.Supuesto de Normalidad.
4.3.Propiedades de los estimados MCO bajo el supuesto de normalidad.
4.4.Método de máxima verosimilitud ( MV )

5. Regresión con dos variables. Estimación de interválos y prueba de hipótesis.
5.1.Estimación de intervalos.
5.2.Intervalos de confianza para los coeficientes de regresión ß1 y ß2.
5.3.Intervalo de confianza 2.
5.4.Prueba de hipótesis.

6. Análisis de regresión Múltiple: Problemas de estimación y de inferencia.
6.1.Modelo de tres variables.
6.2.Interpretación de la ecuación de regresión múltiple.
6.3.Significado de los coeficientes de regresión.
6.4.Estimación MCO y MV de los coeficientes de regresión parcial.
6.5.El coeficiente de determinación múltiple R2 y el coeficiente de relación múltiple R.
6.6.Una vez mas el supuesto de normalidad.
6.7.Prueba de hipótesis en regresión múltiple.
6.8.Prueba de hipótesis sobre coeficientes individuales de regresión parcial.

7. Enfoque matricial en el modelo de Regresión Lineal.
7.1.Modelo de regresión lineal de K variables.
7.2.Supuestos del modelo clásico de regresión lineal en notación matricial.
7.3.Estimación MCO.
7.4.Coeficiente de determinación R2 en notación matricial.
7.5.Matriz de correlación.
7.6.Prueba de hipótesis sobre coeficientes individuales de regresión en notación matricial.

8. Multicolinealidad y Muestras pequeñas.
8.1.Naturaleza de la multicolinealidad.
8.2.Estimación en presencia de multicolinealidad perfecta.
8.3.Estimación de multicolinealidad alta pero imperfecta.
8.4.Consecuencias practicas de multicolinealiad.

9. Heteroscedasticidad.
9.1.Naturaleza de la Heteroscedasticidad.
9.2.Estimación MCO en presencia de heteroscedasticidad.
9.3.El método de mínimos cuadrados generalizados ( MCG ).
9.4.Consecuencias de utilizar MCO en presencia de heteroscedasticidad.
9.5.Detección de la heteroscedasticidad.
9.6.Medidas remédiales.

8. EVALUACION

Primer Parcial 30%
Segundo Parcial 3 0%
Quices 20%
Examen Final 20%

9. BIBLIOGRAFIA

DAMONAR, N. GUJARATI. Econometría. Tercera edición. Mc Graw Hill. Santa Fe de Bogotá 1995. ISBN 0-07-025214-9.
PEREZ AMARAL, T. AMAROS GONZALEZ, P. Ejercicios de Econometria Empresarial. Mc Graw Hill. Madrid 1993. ISBN 84-481-0039-5.
JHONSTON, J y DINARDO, J. Econometric methods 4th edition. New York. McGraw Hill. 1997.
KENNEDY, P. A guide to econometrics 4th edition. London, Blackwell publishers. 1997.
GREENE, W. Econometric analisis 4th edition. New Jersey, Prentice Hall. 1999.
WOOLDRIDGE, J.M. INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRIA a edición. Ed. THOMSOM. 2001. ISBN 970686054-1.

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