Econometría

Docente responsable:
Cuatrimestre de cursado: Anual, comienza en el primer cuatrimestre y continúa en el segundo.
Unidad académica: FCE
Modalidad de cursado: Presencial
Área perteneciente: Aplicaciones Específicas de Ciencia de Datos
Carga horaria: 120 h
Carreras para la cual es optativa: Licenciatura en Ciencia de Datos
Correlativas: Ciclo básico – Aprobado

Objetivos generales de la asignatura:

El curso abarca distintos aspectos teóricos y prácticos referentes a la estimación de las relaciones económicas. El énfasis se pondrá en la aplicación del procedimiento de regresión simple y múltiple, mediante la técnica de mínimos cuadrados ordinarios. Los objetivos del curso son:

  • Que el alumno pueda formular, estimar e interpretar modelos apropiados para el análisis empírico de los fenómenos económicos.
  • Que tenga la habilidad para elaborar modelos econométricos que reflejen situaciones reales.
  • Que demuestre conocimientos en la aplicación de las técnicas que brinda la econometría a través del uso de programas econométricos en la computadora.
  • Que adquiera habilidad para evaluar el desempeño de distintos modelos econométricos a través del uso apropiado de distintos tests.
  • Que valore el alcance y la importancia de la econometría en la investigación aplicada

 

Temas principales de la asignatura:
Unidad 1. Cuestiones Económicas y Datos
Unidad 2. Revisión de Conceptos Básicos Matemáticos y Estadísticos
Unidad 3. Regresión lineal con regresor único
Unidad 4. Regresión con regresor único: contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
Unidad 5. Teoría de regresión lineal con regresor único
Unidad 6. Regresión lineal con varios regresores
Unidad 7. Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza en regresión Múltiple
Unidad 8. Teoría de regresión múltiple
Unidad 9. Funciones de regresión no lineales
Unidad 10. Evaluación de estudios basados en regresión múltiple
Unidad 11. Regresión con datos de panel
Unidad 12. Regresión con variable dependiente binaria
Unidad 13. Regresión con variables instrumentales
Unidad 14. Experimentos y cuasi experimentos
Unidad 15. Predicción con muchos regresores y Big Data
Unidad 16. Introducción a la regresión de series temporales y predicción
Unidad 17. Estimación de efectos causales dinámicos

 

Tipo de clases a realizar durante el cursado:
Las clases serán de carácter teórico y/o prácticas

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