DA0221 - Fonaments d'Econometria

Curs 4 - Semestre 1

Temari

Temari

El programa s'ha confeccionat prenent com a referència els llibres de Matilla García, M., Pérez Pascual, P., Sanz Carnero, B. (2013). Econometría y predicción, i Wooldridge, J. M. (2015). Introducción a la econometría: un enfoque moderno.


1 LA NATURALESA DE L'ECONOMETRIA I DE LES DADES ECONÒMIQUES.
1.1 Què és l'econometria?
1.2 Etapes de l'anàlisi economètrica.
1.3 L'estructura de les dades econòmiques.
1.4 La causalitat i la noció de ceteris paribus en l'anàlisi economètrica.

2 EL MODEL DE REGRESSIÓ SIMPLE.
2.1 Definició del model de regressió simple.
2.2 Estimacions per mínims quadrats ordinaris (MQO).
2.3 Propietats numèriques del mètode de MQO i la bondat de l'ajust.
2.4 Unitats de mesura i forma funcional.
2.5 Regressió per l'origen.

3 EL MODEL DE REGRESSIÓ MÚLTIPLE: ESTIMACIÓ.
3.1 Justificació de la regressió múltiple.
3.2 Obtenció i interpretació dels estimadors de MQO en el model de regressió múltiple.
3.3 El valor esperat i la variància de l'estimador MQO.
3.4 Eficiència de l'estimador MQO: el teorema de Gauss-Markov.

4 EL MODEL DE REGRESSIÓ MÚLTIPLE: INFERÈNCIA.
4.1 Distribució mostral dels estimadors de MQO.
4.2 Contrastament d'hipòtesis simples: l'estadístic t.
4.3 Intervals de confiança.
4.4 Contrastament d'hipòtesis lineals múltiples: l'estadístic F.
4.5 Presentació dels resultats d'una regressió.

5 EL MODEL DE REGRESSIÓ MÚLTIPLE: QÜESTIONS ADDICIONALS.
5.1 Efectes d'un canvi d'unitats de mesura en les variables dels models de regressió.
5.2 Forma funcional: transformacions logarítmiques, funcions quadràtiques i termes d'interacció.
5.3 Bondat de l'ajust i elecció de regressors.
5.4 Predicció i anàlisi dels residus.

6 VARIABLES FICTÍCIES EN L'ANÀLISI DE REGRESSIÓ.
6.1 Incorporació d'informació qualitativa en l'anàlisi de regressió.
6.2 El cas d'una única variable fictícia.
6.3 Variables fictícies i categories múltiples.
6.4 Interaccions amb variables fictícies.