ICS2563 Econometría Aplicada
Escuela | Ingeniería |
Área | |
Categorías | |
Créditos | 10 |
Prerequisitos
Requisitos: EYP1112 o ELM1111 o EYP1113 o EYP2113 o ELM2401
Sin restricciones
Calificaciones
Basado en 2 calificaciones:
4,5
Recomendación
1 al 5, mayor es mejor
2,5
Dificultad
1 al 5, mayor es más difícil
6,5
Créditos estimados
Estimación según alumnos.
4,5
Comunicación con profesores
1 al 5, mayor es mejor
CURSO:ECONOMETRIA APLICADA
TRADUCCION:APPLIED ECONOMETRICS
SIGLA:ICS2563
CREDITOS:10
MODULOS:03
CARACTER:OPTATIVO
TIPO:CATEDRA
CALIFICACION:ESTANDAR
PALABRAS CLAVE:REGRESION LINEAL; INFERENCIA ESTADISTICA; INFERENCIA CAUSAL.
NIVEL FORMATIVO:PREGRADO
I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO
El curso proporciona algunas tecnicas basicas de la econometria y sus aplicaciones. Por medio de formulaciones teoricas y aplicaciones practicas (computacionales), los estudiantes podran revisar algunas de las herramientas fundamentales para el modelamiento econometrico y el analisis de relaciones de causalidad. Las clases expositivas consideran el analisis teorico de las principales tecnicas econometricas y discusiones en base a aplicaciones practicas. Las evaluaciones consideran la rendicion de pruebas escritas y trabajos computacionales con simulaciones y estimaciones econometricas.
II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE
1.Analizar los elementos teoricos y practicos del analisis econometrico, con el proposito de informar la toma de decisiones en problemas economicos modernos.
2.Explicar las ventajas y limitaciones del modelo de regresion lineal, considerando aplicaciones en problemas predictivos y de causalidad.
3.Diferenciar modelos econometricos y correlaciones estadisticas, comprendiendo la importancia del dise?o de investigacion.
4.Evaluar la habilidad de una estrategia de identificacion para estimar, predecir y testear hipotesis en econometria.
5.Analizar criticamente estudios empiricos para asignar valor a la calidad de la evidencia presentada respecto a problemas economicos modernos.
III.CONTENIDOS
1.Introduccion a la econometria.
1.1.Bases de datos y visualizacion.
1.2.Prediccion versus causalidad.
2.El modelo de regresion lineal en multiples variables.
2.1.Algebra de minimos cuadrados ordinarios (MCO) y propiedades MCO.
2.2.Test de hipotesis.
2.3.Sesgo de variable omitida.
3.Causalidad y dise?o.
3.1.Seleccion y endogeneidad.
3.2.El experimento ideal.
4.Dise?os que abordan seleccion via variables observadas.
4.1.Funcion condicional esperada (CEF).
4.2.Inferencia asintotica.
4.3.Supuesto de independencia condicional.
5.Dise?os que abordan seleccion via variables no observadas.
5.1.Datos de panel y efectos fijos.
5.2.Variables instrumentales.
5.3.Regresion discontinua.
IV.ESTRATEGIAS METODOLOGICAS
-Catedras.
-Ayudantias con ejemplos y aplicaciones practicas (ejercicios practicos en STATA y R)
V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS
-Pruebas escritas: 40%
-Tareas computacionales grupales: 30%
-Examen final escrito: 30%
VI.BIBLIOGRAFIA
Minima
Angrist, J.D, y Pischke, J. Mostly harmless econometrics: An empiricist's companion. Princeton University Press, 2009.
Wooldridge, J. Introductory Econometrics. A Modern Approach. South-Western College Pub., 7th edition, 2019.
Complementaria
Cameron, A. Colin y Pravkin Trivedi. Microeconometrics: Methods and Application. Cambridge University Press. CT), 2008.
Greene, W. Econometric Analysis. 8? Ed. New Jersey, Prentice Hall, 2018.
Wooldridge, J. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, 2nd edition. The MIT Press, 2010.
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
FACULTAD DE INGENIERIA / MAYO 2021
Secciones
Sección 1 | Patricio Dominguez |