El curso de Econometría I se encamina hacia las mediciones económicas. La Teoría Económica, en general, hace afirmaciones o formula hipótesis de naturaleza principalmente cualitativas. Para poder validar estas hipótesis se deben desarrollar modelos económicos, los cuales se expresan, usualmente, en forma de ecuaciones matemáticas. La econometría transforma estas ecuaciones matemáticas en modelos estadísticos para poder realizar las inferencias necesarias que permitan la verificación empírica de la Teoría Económica. Aquí se estudiará como elaborar modelos lineales y no lineales de forma simple y múltiple, así como el uso de variables indicadoras (dicotómicas) independientes.

Al finalizar el curso, los estudiantes conocerán la utilidad práctica de la Econometrí­a para análisis el entorno económico y sus principales limitaciones. De igual forma, el alumno construirá y estimará un Modelo de Regresión Lineal Múltiple (MRLM). Explicará los supuestos del MRLM y el incumplimiento de los mismos.

1.       El modelo de regresión simple

2.       Análisis de regresión múltiple: Estimación

3.       Análisis de regresión múltiple: inferencia

4.       Análisis de regresión múltiple: temas adicionales

5.       Análisis de regresión múltiple con información cualitativa: variables binarias

6.       Heterocedasticidad

7.       El modelo de regresión lineal en forma matricial

 

1.       El modelo de regresión simple (Capí­tulo 2, Wooldridge)

1.1 Definición del modelo de regresión simple

1.2 Obtención de las estimaciones por mí­nimos cuadrados ordinarios

1.3 Propiedades de los MCO en cualquier muestra

1.4 Unidades de medición y forma funcional

1.5 Valores esperados y varianzas de los estimadores de MCO (Supuestos RLS) ( p. 60 y son 5).

1.6 Regresión a través del origen

2.       Análisis de regresión múltiple: Estimación (Capí­tulo 3, Wooldridge)

2.1   Motivación para la regresión múltiple

2.2   Mecánica e interpretación de los mí­nimos cuadrados ordinarios

2.3   Valor esperado de los estimadores de MCO (Supuestos RLM)

2.4   Varianza de los estimadores de MCO (Supuestos RLM)

2.5   Eficiencia de MCO: el teorema de Gauss-Markov

3.       Análisis de regresión múltiple: inferencia (Capí­tulo 4, Wooldridge)

3.1   Distribución de muestreo de los estimadores MCO

3.2   Prueba de hipótesis para un solo parámetro poblacional: la prueba t

3.3   Intervalos de confianza

3.4   Prueba de hipótesis de una sola combinación lineal de los parámetros

3.5   Pruebas para restricciones lineales múltiples: la prueba F

4.       Análisis de regresión múltiple: temas adicionales (Capí­tulo 6, Wooldridge)

4.1   Más acerca de la forma funcional

5.       Análisis de regresión múltiple con información cualitativa: variables binarias (Capí­tulo 7, Wooldridge)

5.1   Descripción de la información cualitativa

5.2   Una sola variable binaria independiente

5.3   Uso de variables binarias en categorí­as múltiples

5.4   Interacciones en las que intervienen variables binarias

6.       Heterocedasticidad (Capí­tulo 8, Wooldridge)

6.1   Consecuencias de la heterocedasticidad para MCO

6.2   Inferencia robusta a la heterocedasticidad en la estimación por MCO

6.3   Pruebas para heterocedasticidad

6.4   Estimación por mí­nimos cuadrados ponderados

7.       El modelo de regresión lineal en forma matricial (Apéndice E, Wooldridge)

7.1   Repaso de operaciones básicas con matrices

7.2   El modelo de estimación de los mí­nimos cuadrados ordinarios

En cada una de las unidades y de sus respectivos temas se efectuarán aplicaciones en el laboratorio de lo visto en clase con software especializado. Al final del curso se realizará un trabajo, donde el estudiante ponga en práctica lo aprendido durante el curso.

La asignatura se llevará a cabo mediante sesiones teórico-prácticas, en las cuales se presentan los conceptos y resultados más importantes asociados a cada una de los temas contemplados como obligatorios. Cada una de las sesiones se apoya de recursos didácticos como libros, videos, revistas especializadas, páginas web y el uso del software econométrico STATA. Algunas de las actividades consisten en la asistencia a conferencias informativas. Asimismo, se diseñan ejercicios de simulación, discusión y debates relacionados con los temas del curso.

Al inicio del curso se realiza una evaluación diagnóstica, durante el desarrollo del curso se aplicarán exámenes parciales y se consideran cada una de las actividades. Al final del curso, el estudiante deberá entregar como producto un documento de trabajo tipo ensayo. Cabe mencionar que se evalúa el desempeño individual. En este sentido, la evaluación será producto de la sumatoria de indicadores como: exámenes parciales (60%), trabajo y prácticas (40%)

El perfil de profesor es preferentemente con estudios de posgrado en área afí­n  a las Ciencias Económico Administrativas, que maneje por lo menos un paquete econométrico, contar por lo menos tres años de experiencia laboral dentro o fuera de la Universidad, que haya publicado artí­culos  bajo la perspectiva de Econometrí­a y con capacidad de análisis y sí­ntesis.

Zapopan, Jalisco a 8 de marzo de 2019

Academia de Economí­a Matemática y Econometrí­a

Colegio Departamental de Métodos Cuantitativos