ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Student's work ECTS: 99 Hours of tutorials: 3 Expository Class: 24 Interactive Classroom: 24 Total: 150
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Quantitative Economy
Areas: Quantitative Economics (USC-specific)
Center Faculty of Economics and Business Studies
Call: Second Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable
A partir de los conocimientos básicos que el alumnado recibió al cursar la materia de Econometría I en el primer cuatrimestre del tercer curso, en este curso se profundiza en los métodos econométricos fundamentales para lo que, en primer lugar, se enlaza con los conocimientos adquiridos en el curso anterior a través de los problemas que aparecen a raíz del incumplimiento de alguna de las hipótesis de partida. A partir de esta visión global, se aborda el estudio de problemáticas particulares relacionadas con el análisis de la realidad empresarial, lo que permite al alumno y alumna adquirir una visión más amplia de las posibilidades de la materia, para poder así interpretar trabajos econométricos de dificultad media, y adquirir los conocimientos necesarios para afrontar temas econométricos más avanzados.
Tema 1. Incumplimiento de las hipótesis del modelo clásico.
Tema 2. El modelo de regresión lineal generalizado: hipótesis, propiedades de los estimadores, inferencia y predicción.
Tema 3. Modelos dinámicos uniecuacionales. Modelos de series de tiempo. Cointegración, causalidad e interdependencia: Introducción.
Tema 4. Microeconometría y decisión.
Tema 5. Empleo de aplicaciones informáticas (de carácter transversal).
BÁSICA:
Greene, W. (2001): Análisis Econométrico. Madrid: Pearson Education.
Guisán, M.C. (1197): Econometría. Madrid: McGraw-Hill.
Johnston, J. (1989): Métodos de Econometría. Barcelona: Vicens-Vives.
Wooldridge, J. M. (2006): Introducción a la Econometría: Un enfoque moderno. Madrid:Paraninfo Thomson Learning.
COMPLEMENTARIA:
Brooks, C. (2002): Introductory econometrics for finance. Cambridge: Cambridge University Press
Cabrer, B; Sancho, A; Serrano, G. (2001): Microeconometría y decisión. Madrid: Pirámide.
Gujarati, D. (1997): Econometría. Bogotá: McGraw-Hill.
Otero, J. M. (1993): Econometría. Series temporales y predicción. Madrid: AC.
Uriel, E. e Peiró, A. (2000): Introducción al análisis de series temporales. Madrid: AC.
Hill, R. C.; Griffiths, W. E.; Lim, G. C. (2008): Principles of Econometrics. Hoboken: Wiley & Sons Inc.
Alonso, A.; Fernández; J.; Gallástegui, I (2005): Econometría. Madrid: Pearson E
Novales, A. (1993): Econometría. Madrid: McGraw-Hill.
Pulido, A; Pérez; J. (2001): Modelos Econométricos. Madrid: Pirámide.
Stock, J.H; Watson, M.M.(2012): Introducción a la Econometría. Madrid: Pearson E.
Studenmund, A.H. (2006): Using Econometrics: A Practical Guide. Pearson E.
COMPETENCIAS BÁSICAS Y GENERALES
CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
CG2 - Saber elaborar y defender argumentos sobre cuestiones económicas a un nivel general, así como resolver problemas sobre estas cuestiones, haciendo uso de sus conocimientos sobre la realidad empresarial, las teorías, los modelos y los métodos científicos propios
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
C4 - Elementos básicos de modelos econométricos y predicción
D6 - Identificar las fuentes de información económica relevante y su contenido
D7 - Entender las instituciones económicas como resultado y aplicación de representaciones teóricas o formales acerca de cómo funciona la economía
D8 - Derivar de los datos información relevante imposible de reconocer por no profesionales
COMPETENCIAS TRANSVERSALES
CT5 - Conocimientos de tecnología de la información relativos al ámbito de estudio.
CT9 - Autonomía en el aprendizaje
CT10 -Trabajo en equipo
Al ser una materia eminentemente aplicada a la problemática económica, se presta especial atención a las actividades presenciales y al trabajo continuado del alumnado.
Las sesiones de aula dedicadas a las clases expositivas tienen como objeto la introducción y explicación de los aspectos fundamentales de cada tema, proporcionándole los recursos adicionales necesarios que le permitan un adecuado desarrollo del proceso de aprendizaje autónomo.
Las clases en grupos reducidos se imparten en el aula de informática. Estas clases prácticas, en las que se utiliza el ordenador, estarán encaminadas a que el alumnado consiga una mejor comprensión de los contenidos básicos y se familiarice con las nuevas herramientas informáticas y con la resolución de problemas concretos en el ámbito de la empresa.
Estas actividades teórico-prácticas podrán complementarse (si así se recoge en la correspondiente guía docente) con trabajos concretos que los alumnos y alumnas deberán realizar autónomamente. Con estos trabajos también se pretende contribuir a la adquisición de habilidades para elaborar y presentar estudios referentes a la realidad económica más actual.
El sistema principal es el de evaluación continua, de forma que:
- El alumnado obtendrá una parte de la calificación final en base al trabajo realizado a lo largo del cuatrimestre: participación en clase, resultados de las distintas pruebas, trabajos realizados....La valoración detallada de estas actividades así como el peso que tendrá en la puntuación final (en todo caso entre un 30% o un 40%) se establecerá en la correspondiente guía docente de la materia del curso 2024-2025.
- El resto de la puntuación se obtendrá a través del examen final. El contenido de este examen final debe tener en cuenta y valorar, de forma complementaria, el trabajo continuado realizado por el alumnado.
- El sistema de evaluación en la oportunidad ordinaria es el mismo que en la oportunidad extraordinaria de recuperación.
- La evaluación continua es incompatible con la realización del examen final sobre el 100% de la nota.
De acuerdo con las Reglas de permanencia en la USC para grado y Masters (Art. 5.2) la mera asistencia y / o participación en cualquiera de las actividades sujetas a evaluación significará que la calificación final del estudiante es distinta de NO PRESENTADO
Los alumnos y alumnas evaluados en la materia en algún curso anterior podrán optar por hacer un examen final específico, que se valorará con el 100% de la nota. Esta opción, al tener la consideración de excepcional, se deberá comunicar al profesorado de la materia en el plazo y forma que se indicará al comienzo del curso.
El alumnado con dispensa de asistencia a clase será evaluado mediante un examen final específico, que se valorará con el 100% de la nota, tanto en la oportunidad ordinaria como en la extraordinaria de recuperación.
EVALUACIÓN DE COMPETENCIAS:
Evaluación continua: CB1, CB2, CB3, CB4, CB5, CG2, CT5, CT9, CT10, D6, D8
Examen final: CB1, CB2, CB3, CB4, CB5, CG2, C4, D7.
Como la carga total de cada crédito se estima en 25 horas totales para el alumnado, el tiempo de estudio y trabajo personal que se estima para superar esta materia es de 150 horas, las cuales se distribuyen entre trabajo presencial y no presencial.
Debería de tener superada la materia Econometría I de esta titulación y adquirida agilidad en el uso de aplicaciones informáticas específicas.
Para impartir la docencia se hace uso del curso virtual y de los programas informáticos Eviews y Gretl. La lengua prioritaria en la que se imparte la docencia es el castellano en dos grupos y el gallego en otro.
Para el caso de plagio y/o uso indebido de las tecnologías en la realización de tareas o pruebas se informa lo siguiente: “Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo recogido en la Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de calificaciones”.
Maria Teresa Cancelo Marquez
- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- Phone
- 881811642
- maite.cancelo [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
Mª Del Carmen Lopez Andion
- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- Phone
- 881811641
- carmen.lopez.andion [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
Maria Emilia Vazquez Rozas
- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- Phone
- 881811524
- emilia.vazquez [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
Ana Iglesias Casal
Coordinador/a- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- Phone
- 881811546
- ana.iglesias.casal [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
Eva Maria Aguayo Lorenzo
- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- Phone
- 881811518
- eva.aguayo [at] usc.es
- Category
- Professor: Temporary PhD professor
| Tuesday | |||
|---|---|---|---|
| 11:00-12:30 | Grupo /CLE_01 | Galician | Classroom 28 |
| 15:00-16:00 | Grupo /CLE_02 | Spanish | Classroom 28 |
| Wednesday | |||
| 16:30-18:00 | Grupo /CLE_02 | Spanish | Classroom 28 |
| Friday | |||
| 09:30-10:30 | Grupo /CLE_01 | Galician | Classroom 28 |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom B |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLE_02 | Classroom B |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_1a | Classroom B |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_1b | Classroom B |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_2 | Classroom B |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_3 | Classroom B |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_4a | Classroom B |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_4b | Classroom B |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_6 | Classroom B |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_5 | Classroom B |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_4a | Classroom C |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_4b | Classroom C |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_6 | Classroom C |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_5 | Classroom C |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom C |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLE_02 | Classroom C |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_1a | Classroom C |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_1b | Classroom C |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_2 | Classroom C |
| 05.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_3 | Classroom C |
| 07.14.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLE_02 | Classroom A |
| 07.14.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_1a | Classroom A |
| 07.14.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_1b | Classroom A |
| 07.14.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_2 | Classroom A |
| 07.14.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_3 | Classroom A |
| 07.14.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_4a | Classroom A |
| 07.14.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_4b | Classroom A |
| 07.14.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_6 | Classroom A |
| 07.14.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_5 | Classroom A |
| 07.14.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom A |