La asignatura de Econometría I  es de alta especialización y sólo la toman los alumnos de la carrera de Economía. Se relaciona con las asignaturas de Estadística I, Estadística II, Econometría II y Econometría III. De igual forma, se requieren contenidos abordados en las asignaturas de Microeconomía, Macroeconomía y Política Económica. 

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

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%)

Libro

Econometría

Gujarati, Damodar (2004) McGraw-Hill No. Ed 4°

ISBN: 978-970-10-3971-7

Libro

Introducción a la econometría: un enfoque moderno

Wooldridge, Jeffrey (2009) Cengage Learning No. Ed 4°

ISBN: 978-0-324-66054-8

Libro

Análisis Econométrico

Greene, William (1999) Prentice Hall No. Ed 3°

ISBN: 84-8322-007-5

Libro

Econometría Modelos y Pronósticos

Pindyck, Robert S. y Rubinfeld (2000) Mc. Graw Hill No. Ed 4ta. ed.

ISBN: 970-10-2925-9

-

Academia de Economía Matemática y Econometría

Colegio Departamental de Métodos Cuantitativos