Curso: (P2025 - 1S) ECONOMETRÍA I A

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La materia de econometría básica se encuentra ubicada en el quinto semestre de la malla curricular de la carrera de Economía, está combina las bases teóricas con el uso práctico de las herramientas cuantitativas para una adecuada toma de decisiones. En este sentido este curso busca proporcionar una introducción elemental y comprensible de la econometría, dándole al estudiante las herramientas necesarias para un análisis cuantitativo de los fenómenos económicos reales.

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Silabo de la asignatura Archivo
Acuerdos y Compromisos Archivo
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UNIDAD I: INTRODUCIÓN A LA ECONOMETRÍA
- -Identificará los conceptos fundamentales en los que se basa la econometría y por qué es considerada como una ciencia.
  - Establecerá la metodología de la econometría e identificar la diferencia entre un modelo económico y uno econométrico.
  - Interpretará la información relacionada con la naturaleza básica del análisis de regresión.
- TEMAS
  1.1. Qué es la econometría, clasificación, herramientas auxiliares.
  1.2. Los modelos. El papel de los modelos econométricos en la investigación económica aplicada.
  1.3. Las ecuaciones, las variables, los coeficientes.
  1. 4 La información: Tipos de datos
  1.5 Fases en la realización de un trabajo econométrico.
  1.6 . Origen e interpretación moderna de la regresión
- Introducción a la Econometría. Naturaleza del Análisis de regresión Archivo
- Ejercicio matricial Archivo
- Econometría con aplicaciones URL
- Introducción a la Economtería de Wooldridge URL
- Introducción a la Economtería de Wooldridge (copia) URL
- Libro de Econometría de Damodar Gujarati URL
- Taller pedagógico 14/05/2025 Tarea
  
  Apertura: miércoles, 14 de mayo de 2025, 20:00
  
  Cierre: jueves, 15 de mayo de 2025, 12:00
UNIDAD 2: El Modelo de Regresión simple
- - Analizará el enfoque de los mínimos cuadrados aplicado al análisis de regresión.
  - Determinará la precisión de un estimador lo cual nos permite hacer inferencias acerca de los parámetros poblacionales.
  - Explicará la función que ejecuta el coeficiente de determinación. Entender que las perturbaciones poblacionales tengan una distribución normal
- TEMAS
  
  2.1 . El método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO)
  2.2 Supuestos Fundamentales del método de mínimos cuadrados ordinarios.
  2.3 Obtención de las estimaciones de mínimos cuadrados
  2.4 Coeficiente de determinación R2
  2.5 . El modelo clásico de regresión lineal normal: supuesto de normalidad y propiedades de los estimadores del modelo de mínimos cuadrados ordinarios (MCO).
  2.6 Valores esperados y varianza de los estimadores de MCO
- El Modelo de Regresión simple Archivo
- Ejercicio práctico Archivo
- Evaluación de la Unidad 2 Cuestionario
  
  Abrió: lunes, 26 de mayo de 2025, 16:30
  
  Cerró: lunes, 26 de mayo de 2025, 17:10
- Regresión Lineal Simple URL
- Material de apoyo Archivo
- TALLER del 20/05/2025 Tarea
  
  Apertura: miércoles, 21 de mayo de 2025, 12:00
  
  Cierre: jueves, 22 de mayo de 2025, 12:00
- CASO PRACTICO Archivo
UNIDAD 3:estimación de intervalos y prueba de hipótesis. Violación de los supuestos del modelo clásico
- - Aplicará los dos enfoques de la prueba de hipótesis para poder dar respuesta a ciertas hipótesis planteadas.
  - Analizará la regla empírica “2-t” para aceptar o rechazar la hipótesis nula.
  - Analizará como la línea de regresión muestral que se obtiene puede utilizarse para proyección.
  - Aplicará procedimientos adecuados que permitan mitigar los efectos de la multicolinealidad, heterocedasticidad y autocorrelación.
- 3.5. Naturaleza de la Heterocedasticidad. Origen, consecuencias, como detectarla y como corregirla. Consecuencias de la estimación con heterocedasticidad. Medidas remediales.
  
  TEMAS
  
  ^{3.1. Intervalos de confianza para los coeficientes de regresión y la varianza.}^{Prueba de hipótesis: método del intervalo de confianza y de significancia con una y dos colas. Regla práctica “2-t”.}
  ^{3.2. Aplicación de la regresión:
  predicción media e individual. Prueba de normalidad de Jarque-Bera y prueba de
  auto-correlación de primer orden.}
  ^{3.3. Prueba de auto-correlación gráfica: función de
  auto-correlación (FAC) y función de auto-correlación parcial (FACP). Prueba de
  auto-correlación vista desde el Durbin Watson y el R2. Breusch - Godfrey.}
  ^{3.4. Naturaleza de la multicolinealidad. Origen, consecuencias, como detectarla y como corregirla.
  Multicolinealidad perfecta e imperfecta. Consecuencias de la multicolinealidad.
  Medidas remediales.}
  ^{3.5. Naturaleza de la Heteroscedasticidad. Origen,
  consecuencias, como detectarla y como corregirla. Consecuencias de la
  estimación con heteroscedasticidad. Medidas remediales.}
  ^{3.6. Naturaleza de la auto-correlación. Origen,
  consecuencias, como detectarla y como corregirla. Pruebas de cambio estructural
  y medidas de corrección.}
  ^{3.7. Pruebas de estacionaridad, pruebas de raíz
  unitaria y cointegración. Medidas remediales. Pronóstico con el modelo MCO.}
- Guía eviews Archivo
- Link de eviews URL
- Regresión con dos variables: estimación de intervalos y prueba de hipótesis. Violación de los supuestos del modelo clásico Archivo
- Prueba de normalidad en eviews URL
- Prueba de Autocorrelación URL
- Vídeo de prueba de multicolinealidad URL
- Video 2 de Multicolinealidad URL
- Vídeo de heterocedasticidad URL
- Video 2 de Heterocedasticidad URL
- TALLER DEL 28 DE MAYO DEL 2025 Tarea
  
  Apertura: jueves, 29 de mayo de 2025, 14:00
  
  Cierre: viernes, 30 de mayo de 2025, 20:00
- TALLER DEL 25 DE JUNIO DEL 2025 Tarea
  
  Apertura: miércoles, 25 de junio de 2025, 16:00
  
  Cierre: miércoles, 25 de junio de 2025, 22:00
- Informe de Investigación Formativa Archivo
UNIDAD 4: Extensiones del modelo de regresión lineal con dos variables.
UNIDAD 5: Modelos de regresión con variables cualitativas
- Evaluación de supletorio-presencial Tarea
  
  Apertura: domingo, 3 de agosto de 2025, 01:44
  
  Cierre: lunes, 11 de agosto de 2025, 12:44
Bloque de cierre
- TAREA DE RECUPERACIÓN PEDAGÓGICA
  
  Apertura: domingo, 3 de agosto de 2025, 03:44
  
  Cierre: lunes, 11 de agosto de 2025, 12:44
Tema 7
Tema 8

No disponible
Tema 9

No disponible
Tema 10

No disponible

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UNIDAD I: INTRODUCIÓN A LA ECONOMETRÍA

TEMAS

TEMAS

UNIDAD 2: El Modelo de Regresión simple

TEMAS

TEMAS

UNIDAD 3:estimación de intervalos y prueba de hipótesis. Violación de los supuestos del modelo clásico

TEMAS

TEMAS

3.1. Intervalos de confianza para los coeficientes de regresión y la varianza. Prueba de hipótesis: método del intervalo de confianza y de significancia con una y dos colas. Regla práctica “2-t”.

3.2. Aplicación de la regresión: predicción media e individual. Prueba de normalidad de Jarque-Bera y prueba de auto-correlación de primer orden.

3.3. Prueba de auto-correlación gráfica: función de auto-correlación (FAC) y función de auto-correlación parcial (FACP). Prueba de auto-correlación vista desde el Durbin Watson y el R2. Breusch - Godfrey.

3.4. Naturaleza de la multicolinealidad. Origen, consecuencias, como detectarla y como corregirla. Multicolinealidad perfecta e imperfecta. Consecuencias de la multicolinealidad. Medidas remediales.

3.5. Naturaleza de la Heteroscedasticidad. Origen, consecuencias, como detectarla y como corregirla. Consecuencias de la estimación con heteroscedasticidad. Medidas remediales.

3.6. Naturaleza de la auto-correlación. Origen, consecuencias, como detectarla y como corregirla. Pruebas de cambio estructural y medidas de corrección.

3.7. Pruebas de estacionaridad, pruebas de raíz unitaria y cointegración. Medidas remediales. Pronóstico con el modelo MCO.

UNIDAD 4: Extensiones del modelo de regresión lineal con dos variables.

UNIDAD 5: Modelos de regresión con variables cualitativas

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Tema 7

Tema 8

Tema 9

Tema 10

^{3.1. Intervalos de confianza para los coeficientes de regresión y la varianza.}^{Prueba de hipótesis: método del intervalo de confianza y de significancia con una y dos colas. Regla práctica “2-t”.}

^{3.2. Aplicación de la regresión:
predicción media e individual. Prueba de normalidad de Jarque-Bera y prueba de
auto-correlación de primer orden.}

^{3.3. Prueba de auto-correlación gráfica: función de
auto-correlación (FAC) y función de auto-correlación parcial (FACP). Prueba de
auto-correlación vista desde el Durbin Watson y el R2. Breusch - Godfrey.}

^{3.4. Naturaleza de la multicolinealidad. Origen, consecuencias, como detectarla y como corregirla.
Multicolinealidad perfecta e imperfecta. Consecuencias de la multicolinealidad.
Medidas remediales.}

^{3.5. Naturaleza de la Heteroscedasticidad. Origen,
consecuencias, como detectarla y como corregirla. Consecuencias de la
estimación con heteroscedasticidad. Medidas remediales.}

^{3.6. Naturaleza de la auto-correlación. Origen,
consecuencias, como detectarla y como corregirla. Pruebas de cambio estructural
y medidas de corrección.}

^{3.7. Pruebas de estacionaridad, pruebas de raíz
unitaria y cointegración. Medidas remediales. Pronóstico con el modelo MCO.}